NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM CẤU TRÚC VÀ SINH TRƯỞNG RỪNG THÔNG BA LÁ (PINUS KESIYA ROYLE EX GORDON) TRỒNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG PHÒNG HỘ HÒA BẮC – HÒA NAM HUYỆN DI LINH TỈNH LÂM ĐỒNG

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH  NGUYỄN VĂN MỪNG NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM CẤU TRÚC VÀ SINH TRƯỞNG RỪNG THÔNG BA LÁ (PINUS KESIYA ROYLE EX GORDON) TRỒNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG PHÒNG HỘ HÒA BẮC – HÒA NAM HUYỆN DI LINH TỈNH LÂM ĐỒNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CHUYÊN NGÀNH QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG Thành phố Hồ Chí Minh Tháng 06/2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NƠNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH  NGUYỄN VĂN MỪNG NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM CẤU TRÚC VÀ SINH TRƯỞNG RỪNG THÔNG BA LÁ (PINUS KESIYA ROYLE EX GORDON) TRỒNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG PHÒNG HỘ HÒA BẮC – HÒA NAM HUYỆN DI LINH TỈNH LÂM ĐỒNG Chuyên ngành: Quản Lý Tài Nguyên Rừng KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Người hướng dẫn: ThS MẠC VĂN CHĂM Thành phố Hồ Chí Minh Tháng 06/2012 i LỜI CẢM ƠN Để hồn thành Khóa luận này, tơi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến: Quý Thầy Cô giáo trường Đại học Nông Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh giảng dạy tơi suốt q trình học tập Q Thầy Cơ giáo Khoa Lâm Nghiệp giảng dạy truyền đạt kiến thức quý báu giúp đỡ suốt thời gian học tập Xin chân thành cảm ơn Thầy ThS Mạc Văn Chăm tận tình hướng dẫn tơi thực hồn thành khóa luận Xin chân thành cảm ơn Ban quản lý rừng phòng hộ Hòa Bắc – Hòa Nam, huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng tạo điều kiện thuận lợi cho suốt thời gian thu thập số liệu để hoàn thành khóa luận Chân thành cảm ơn Gia đình anh Vũ Thành Công, cựu sinh viên Khoa Lâm Nghiệp bạn Trần Tuấn Anh, Nguyễn Văn Lâm, Nguyễn Thành Công, Dương Văn Tồn giúp đỡ tơi q trình thu thập số liệu ngoại nghiệp Cuối xin bày tỏ lời biết ơn chân thành tới Cha Mẹ người thân gia đình ln cổ vũ, động viên tơi vượt qua khó khăn Xin chân thành cảm ơn! TP.HCM, tháng năm 2012 Sinh viên thực Nguyễn Văn Mừng ii TÓM TẮT Đề tài: “Nghiên cứu đặc điểm cấu trúc sinh trưởng rừng Thông ba (Pinus kesiya Royle ex Gordon) trồng Ban quản lý rừng phòng hộ Hòa Bắc – Hòa Nam, huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng” thực khoảng thời gian từ tháng đến tháng năm 2012 Giáo viên hướng dẫn: ThS Mạc Văn Chăm Phương pháp nghiên cứu: Điều tra ô tiêu chuẩn tạm thời để thu thập số liệu thực địa Sử dụng phần mềm Microsoft Excel 2003 Statgraphics Plus 3.0 để xử lý số liệu vẽ biểu đồ Kết nghiên cứu bao gồm nội dung: Phân bố số theo cấp đường kính (N/D1,3) Hệ số biến động nhỏ 20,4 % (cấp tuổi 17), cao 30,9 % (cấp tuổi 4) Ở cấp tuổi đến cấp tuổi 10, độ phân tán rừng trồng Thông ba khu vực nghiên cứu mức thấp, bước qua giai đoạn 10 12 tuổi, Thông ba bước vào thời thời kỳ khép tán mạnh nên xảy tượng tỉa thưa tự nhiên Tới tuổi 15 17, có can thiệp người biện pháp tỉa thưa nhân tạo nên đường kính trung bình cấp tuổi cao, cường độ cạnh tranh yếu giúp sinh trưởng phát triển mạnh Phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) Hệ số biến động nhỏ 10,6 % (cấp tuổi 15), lớn 25,2 % (cấp tuổi 4) Ở cấp tuổi 4, rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu vừa bước qua giai đoạn thích nghi với mơi trường sau chuyển tới từ vườn ươm nên bắt đầu bước vào thời kỳ hồi phục Các cấp tuổi sau (tuổi đến tuổi 10), phát triển mạnh chiều cao khiến chiều cao trung bình cấp tuổi có thay đổi đột ngột Ở cấp tuổi tiếp theo, chiều cao phát triển có xu hướng chậm lại tới cấp tuổi nghiên cứu (tuổi 17) iii Phân bố số theo cấp đường kính tán (N/Dt) Hệ số biến động nhỏ 23,4 % (cấp tuổi 12), lớn 37,5 % (cấp tuổi 7) Tất đồ thị cấp tuổi có đỉnh lệch trái, lệch cấp tuổi 12 (Sk = 0,02) cho thấy cấp tuổi đường kính tán phân bố nhiều mức trung bình, độ lệch cao cấp tuổi 10 (Sk = 0,77) cho thấy tăng trưởng nhanh đường kính tán số cá thể Tuy nhiên, hầu hết cá thể khơng có tăng trưởng đáng kể nên đỉnh đồ thị lệch nhiều sang trái Độ phân tán lớn cấp tuổi từ 10 đến tuổi 15 cho thấy cấp tuổi có cạnh tranh mạnh mẽ khơng gian thời kỳ khép tán Ở cấp tuổi có biện pháp tỉa thưa nhân tạo nên độ phân tán thấp tuổi nghiên cứu (tuổi 17) Tương quan chiều cao tuổi (Hvn/A) Kết tính tốn tìm phương trình phù hợp để mô tả mối tương quan chiều cao (Hvn) tuổi (A): , ln     , , / Tương quan đường kính tuổi (D1,3/A) Kết tính tốn tìm phương trình phù hợp để mơ tả mối tương quan đường kính (D1,3) tuổi (A): ln ,   3,33892    4,33084 1⁄ , Tương quan thể tích tuổi (V/A) Kết tính tốn tìm phương trình phù hợp để mơ tả mối tương quan thể tích (V) tuổi (A): ln  1,89192   13,6094 1/ , Tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3) Kết tính tốn tìm phương trình phù hợp để mô tả mối tương quan chiều cao (Hvn) đường kính (D1,3): ,     , iv , Lượng tăng trưởng đường kính (id) Lượng tăng trưởng đường kính Thơng ba tương đối thấp Đồ thị biểu diễn tăng trưởng có dạng gấp khúc không theo quy luật định Thời kỳ đầu, tăng trưởng mức trung bình mạnh cấp tuổi sau giảm dần tuổi nghiên cứu Lượng tăng trưởng chiều cao (ih) Lượng tăng trưởng chiều cao Thơng ba mức trung bình Đồ thị biểu diễn tăng trưởng có dạng gấp khúc khơng theo quy luật định Những năm đầu lượng tăng trưởng mức thấp, tăng trưởng nhanh chiều cao độ tuổi từ đến 12 tuổi sau giảm dần tuổi nghiên cứu 10 Lượng tăng trưởng thể tích (iv) Lượng tăng trưởng thể tích Thơng ba tương đối thấp Đồ thị biểu diễn tăng trưởng có dạng gấp khúc cho thấy mức tăng trưởng qua năm không đồng Những năm đầu lượng tăng trưởng mức thấp, sau tăng trưởng nhanh qua năm tuổi giảm dần tới tuổi nghiên cứu Lượng tăng trưởng thể tích cao độ tuổi từ 11 đến tuổi 14, lượng tăng trưởng bình quân hàng năm 0,01 m3/năm 11 Hình số thân (f1,3) Hình số thân Thơng ba trồng khu vực nghiên cứu thu qua thống kê tính toán xác định là: f1,3 = 0,58 12 Phẩm chất khu vực nghiên cứu Phẩm chất khu vực nghiên cứu có tỷ lệ cao phẩm chất loại a với tỷ lệ 74 % cho thấy phần lớn Thông ba khu vực sinh trưởng phát triển bình thường, khơng có tượng sâu bệnh thân Phẩm chất loại b chiếm tỷ lệ 20 % cho thấy tỷ lệ cong tương đối cao Phẩm chất loại c chiếm tỷ lệ %, chủ yếu thân còi cọc, có tượng sam bọng, cho thấy tình hình sâu bệnh Thông ba khu vực kiểm soát tương đối tốt v CONTENT SUMMARY Project: "Study on the structure and growth of clover planting Pine forest (Pinus kesiya Royle ex Gordon) plantation forest management in Hoa Bac - Hoa Nam protection, Di Linh district, Lam Dong province" is made period from February to June 2012 Instructors: MSc Mac Van Cham Research methodology: Survey on temporary plots to collect field data Using Microsoft Excel 2003 and Statgraphics Plus 3.0 for data processing and plotting Research results include the content: Distribution of trees by diameter class (N/D1,3) Smallest coefficient of variation of 20,4 % (at age 17), the highest is 30,9 % (at age 4) At age to grade levels age 10, the scattered leaves of Pine plantation in the study area with a low, step through stages 10 and 12 age, Pine into three time periods the strong crown thinning occurs naturally Age 15 and 17, due to human interference with the artificial measures thinning should average diameter at this age level is very high, weak intensity of competition helps the tree to grow and thrive Distribution of trees by height level (N/Hvn) Smallest coefficient of variation was 10,6 % (at age 15), the largest was 25,2 % (at age 4) At age 4, Pine cultivated in the forest the study area was just walking through the period to adapt to new environments after being transferred from tree nurseries should begin during the recovery step The later age level (age to age 10), plants growing in height that the average height at this age level changes abruptly In the next age level, the height is still growing and tend to slow down age-level study (age 17) vi Distribution of canopy trees by diameter class (N/Dt) Coefficient of variation as low as 23,4 % (at age 12), the largest being 37,5 % (at age 7) All graphs are at the peak age for left shift, in which the difference at least in the age of 12 (Sk = 0,02) showed that at this age many canopy diameter distribution medium, high deviation at least age 10 (Sk = 0,77) showed rapid growth of canopy diameter in a few individuals However, in most instances there is no significant growth to the top of the graph to the left oblique Large dispersion in age from 10 to age for 15 shows at this age level have strong competition for space in the period tree crown In the next age level because of artificial measures should be pruned low dispersion studies for age (age 17) The correlation between tree height and age (Hvn/A) Calculation results have found the following equation is most appropriate to describe the relationship between height (Hvn) and age (A): , ln     , , / The correlation between tree diameter and age (D1,3/A) Calculation results have found the following equation is most appropriate to describe the relationship between the diameter (D1,3) and age (A): ln ,   3,33892    4,33084 1⁄ , The correlation between volume and age of trees (V/A) Calculation result has been found math equation below is most appropriate to describe the relationship between volume (V) and age (A): ln  1,89192   13,6094 1/ , The correlation between height and diameter (Hvn/D1,3) Calculation results have found the following equation is most appropriate to describe the relationship between height (Hvn) and diameter (D1,3): ,     , vii , The amount of growth in diameter (id) The amount of growth in diameter of Pine is relatively low Growth graph is folded and certain irregular Early, average growth and strong at age and then gradually decreases until the age of the study The amount of growth in height (ih) The amount of growth in height of trees at an average of Pine Growth graph is folded and certain irregular The early years of low growth, and faster growth in height in age from to 12 age and then gradually decreases until the age of the study 10 The amount of volume growth (iv) The amount of volume growth of Pine relatively low Growth graph is folded and that growth is not uniform over the years The early years of low growth, then rapid growth over the next years to age and declining research The amount of volume growth was highest in age from 11 to age 14, of average annual growth is 0,01 m3 11 Type of tree (f1,3) The figure of Pine in the study area was obtained through statistical calculations were identified is: f1,3 = 0,58 12 Quality trees in the study Quality trees in the study had the highest rate in the quality of a 74 % rate that most tree Pine areas are growing and developing normally, does not show any disease or relatives Quality tree type b accounted for 20 % rate shows the percentage of trees relatively high curvature Quality plants, accounting for % of c, which are mainly two family trees and stunted, less trees sam phenomenon vesicle, showing the situation on the tree disease leaves at three control areas are similar for good viii MỤC LỤC Trang Lời cảm ơn 1  Tóm tắt iii  Mục lục ix  Content summary .ix  Danh sách bảng xiv  Danh sách hình xv  Chương 1: MỞ ĐẦU 1  1.1.  Đặt vấn đề 1  1.2.  Mục tiêu nghiên cứu 2  1.3.  Mục đích nghiên cứu 2  Chương 2: TỔNG QUAN 3  2.1.  Một số khái niệm 3  2.2.  Đặc điểm chung tốc độ sinh trưởng phương trình tăng trưởng 4  2.3.  Những nghiên cứu cấu trúc rừng 4  2.3.1.  Trên giới .4  2.3.2.  Ở Việt Nam 5  2.4.  Những nghiên cứu sinh trưởng, tăng trưởng rừng 6  2.4.1.  Trên giới .6  2.4.2.  Ở Việt Nam 7  2.5.  Tổng quan khu vực nghiên cứu .9  2.5.1.  Đặc điểm tự nhiên 9  ix  Hvn với A Regression Analysis - Exponential model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: log(H) Independent variable: 1/A^0,4 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 1,97624 0,0207823 95,0923 0,0000 Slope -3,13121 0,0407317 -76,8741 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 5,09992 5,09992 5909,63 0,0000 Residual 0,0129448 15 0,000862986 -Total (Corr.) 5,11287 16 Correlation Coefficient = -0,998733 R-squared = 99,7468 percent Standard Error of Est = 0,0293766 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a exponential model to describe the relationship between ln(H) and 1/A^0,4 The equation of the fitted model is ln(H) = exp(1,97624 - 3,13121*1/A^0,4) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(H) and 1/A^0,4 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,7468% of the variability in ln(H) after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,998733, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0293766 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu qq Regression Analysis - Square root-X model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(H) Independent variable: 1/A^0,3 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 7,28487 0,303689 23,988 0,0000 Slope -7,31335 0,402267 -18,1803 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 7,75456 7,75456 330,53 0,0000 Residual 0,35192 15 0,0234613 -Total (Corr.) 8,10648 16 Correlation Coefficient = -0,978053 R-squared = 95,6588 percent Standard Error of Est = 0,153171 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between ln(H) and 1/A^0,3 The equation of the fitted model is ln(H) = 7,28487 - 7,31335*sqrt(1/A^0,3) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(H) and 1/A^0,3 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 95,6588% of the variability in ln(H) The correlation coefficient equals -0,978053, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,153171 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu rr Regression Analysis - Logarithmic-X model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(H) Independent variable: 1/A^0,5 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 0,0615495 0,0721748 0,852783 0,4072 Slope -1,76938 0,0681959 -25,9455 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 7,92978 7,92978 673,17 0,0000 Residual 0,176697 15 0,0117798 -Total (Corr.) 8,10648 16 Correlation Coefficient = -0,989041 R-squared = 97,8203 percent Standard Error of Est = 0,108535 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a logarithmic-X model to describe the relationship between ln(H) and 1/A^0,5 The equation of the fitted model is ln(H) = 0,0615495 - 1,76938*ln(1/A^0,5) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(H) and 1/A^0,5 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,8203% of the variability in ln(H) The correlation coefficient equals -0,989041, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,108535 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu ss Regression Analysis - Logarithmic-X model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(H) Independent variable: 1/A^0,2 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 0,0615495 0,0721748 0,852783 0,4072 Slope -4,42344 0,17049 -25,9455 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 7,92978 7,92978 673,17 0,0000 Residual 0,176697 15 0,0117798 -Total (Corr.) 8,10648 16 Correlation Coefficient = -0,989041 R-squared = 97,8203 percent Standard Error of Est = 0,108535 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a logarithmic-X model to describe the relationship between ln(H) and 1/A^0,2 The equation of the fitted model is ln(H) = 0,0615495 - 4,42344*ln(1/A^0,2) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(H) and 1/A^0,2 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,8203% of the variability in ln(H) The correlation coefficient equals -0,989041, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,108535 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu tt Regression Analysis - Logarithmic-X model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(H) Independent variable: 1/A^0,6 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 0,0615495 0,0721748 0,852783 0,4072 Slope -1,47448 0,05683 -25,9455 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 7,92978 7,92978 673,17 0,0000 Residual 0,176697 15 0,0117798 -Total (Corr.) 8,10648 16 Correlation Coefficient = -0,989041 R-squared = 97,8203 percent Standard Error of Est = 0,108535 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a logarithmic-X model to describe the relationship between ln(H) and 1/A^0,6 The equation of the fitted model is ln(H) = 0,0615495 - 1,47448*ln(1/A^0,6) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(H) and 1/A^0,6 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,8203% of the variability in ln(H) The correlation coefficient equals -0,989041, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,108535 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu uu  V với A Regression Analysis - Square root-X model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(V) Independent variable: 1/A^0,9 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 1,89192 0,0658404 28,735 0,0000 Slope -13,6094 0,137747 -98,7999 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 107,475 107,475 9761,42 0,0000 Residual 0,165153 15 0,0110102 -Total (Corr.) 107,64 16 Correlation Coefficient = -0,999233 R-squared = 99,8466 percent Standard Error of Est = 0,10493 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between ln(V) and 1/A^0,9 The equation of the fitted model is ln(V) = 1,89192 - 13,6094*sqrt(1/A^0,9) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(V) and 1/A^0,9 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,8466% of the variability in ln(V) The correlation coefficient equals -0,999233, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,10493 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu vv Regression Analysis - Linear model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(V) Independent variable: 1/A^0,8 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept -1,1985 0,179334 -6,68307 0,0000 Slope -11,1744 0,524609 -21,3004 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 104,196 104,196 453,71 0,0000 Residual 3,4448 15 0,229654 -Total (Corr.) 107,64 16 Correlation Coefficient = -0,983868 R-squared = 96,7997 percent Standard Error of Est = 0,479222 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between ln(V) and 1/A^0,8 The equation of the fitted model is ln(V) = -1,1985 - 11,1744*1/A^0,8 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(V) and 1/A^0,8 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 96,7997% of the variability in ln(V) The correlation coefficient equals -0,983868, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,479222 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu ww Regression Analysis - Linear model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(V) Independent variable: 1/A^1,0 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept -1,95662 0,218585 -8,95132 0,0000 Slope -10,6308 0,71523 -14,8635 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 100,797 100,797 220,92 0,0000 Residual 6,84378 15 0,456252 -Total (Corr.) 107,64 16 Correlation Coefficient = -0,967688 R-squared = 93,642 percent Standard Error of Est = 0,675464 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between ln(V) and 1/A^1,0 The equation of the fitted model is ln(V) = -1,95662 - 10,6308*1/A^1,0 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(V) and 1/A^1,0 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 93,642% of the variability in ln(V) The correlation coefficient equals -0,967688, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,675464 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu xx Regression Analysis - Linear model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(V) Independent variable: 1/A^0,7 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept -0,640929 0,155508 -4,12151 0,0009 Slope -11,5814 0,421868 -27,4528 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 105,54 105,54 753,65 0,0000 Residual 2,10056 15 0,140038 -Total (Corr.) 107,64 16 Correlation Coefficient = -0,990195 R-squared = 98,0485 percent Standard Error of Est = 0,374216 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between ln(V) and 1/A^0,7 The equation of the fitted model is ln(V) = -0,640929 - 11,5814*1/A^0,7 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(V) and 1/A^0,7 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,0485% of the variability in ln(V) The correlation coefficient equals -0,990195, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,374216 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu yy Regression Analysis - Linear model: lnY = lna + b(1/X)^k -Dependent variable: ln(V) Independent variable: 1/A^1,1 -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept -2,22109 0,235756 -9,4211 0,0000 Slope -10,4339 0,803459 -12,9862 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 98,8482 98,8482 168,64 0,0000 Residual 8,79221 15 0,586147 -Total (Corr.) 107,64 16 Correlation Coefficient = -0,958289 R-squared = 91,8319 percent Standard Error of Est = 0,765602 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between ln(V) and 1/A^1,1 The equation of the fitted model is ln(V) = -2,22109 - 10,4339*1/A^1,1 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,01, there is a statistically significant relationship between ln(V) and 1/A^1,1 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 91,8319% of the variability in ln(V) The correlation coefficient equals -0,958289, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,765602 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu zz  Hvn với D1,3 Regression Analysis - Exponential model: Y = exp(a + b*X) -Dependent variable: H Independent variable: D -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 0,354617 0,0208425 17,0142 0,0000 Slope 0,145055 0,00188232 77,0619 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 8,08606 8,08606 5938,54 0,0000 Residual 0,0204244 15 0,00136162 -Total (Corr.) 8,10648 16 Correlation Coefficient = 0,998739 R-squared = 99,748 percent Standard Error of Est = 0,0369002 The StatAdvisor 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(0,354617 + 0,145055*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 99,748% of the variability in H after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,998739, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0369002 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu aaa Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X -Dependent variable: H Independent variable: D -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept -0,727394 0,676089 -1,07589 0,2990 Slope 0,815092 0,0610588 13,3493 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 255,32 255,32 178,20 0,0000 Residual 21,4911 15 1,43274 -Total (Corr.) 276,811 16 Correlation Coefficient = 0,960397 R-squared = 92,2362 percent Standard Error of Est = 1,19697 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = -0,727394 + 0,815092*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 92,2362% of the variability in H The correlation coefficient equals 0,960397, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 1,19697 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu bbb Regression Analysis - Reciprocal-Y model: Y = 1/(a + b*X) -Dependent variable: H Independent variable: D -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 0,562521 0,0349469 16,0964 0,0000 Slope -0,0348474 0,00315612 -11,0412 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 0,466671 0,466671 121,91 0,0000 Residual 0,0574207 15 0,00382805 -Total (Corr.) 0,524092 16 Correlation Coefficient = -0,94363 R-squared = 89,0438 percent Standard Error of Est = 0,0618712 The StatAdvisor The output shows the results of fitting an reciprocal-Y model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = 1/(0,562521 - 0,0348474*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 89,0438% of the variability in H after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals -0,94363, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0618712 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu ccc Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b -Dependent variable: H Independent variable: D -Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value -Intercept 0,415918 0,17396 2,39089 0,0304 Slope 0,678517 0,077342 8,77294 0,0000 -NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 6,78426 6,78426 76,96 0,0000 Residual 1,32222 15 0,0881479 -Total (Corr.) 8,10648 16 Correlation Coefficient = 0,914819 R-squared = 83,6894 percent Standard Error of Est = 0,296897 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 = 1,51576*D^0,678517 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 83,6894% of the variability in H after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,914819, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,296897 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu ddd 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 0,944137 0,0724764 13,0268 0,0000 Slope 0,166076 0,00654547 25,3727 0,0000 Analysis of Variance -Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 10,5995 10,5995 643,77 0,0000 Residual 0,246969 15 0,0164646 -Total (Corr.) 10,8465 16 Correlation Coefficient = 0,98855 R-squared = 97,723 percent Standard Error of Est = 0,128315 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 = (0,944137 + 0,166076*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 97,723% of the variability in H after transforming to a square root scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,98855, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,128315 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu eee ... Linh district, Lam Dong province" is made period from February to June 2012 Instructors: MSc Mac Van Cham Research methodology: Survey on temporary plots to collect field data Using Microsoft Excel