ĐIỀU TRA NĂNG SUẤT MỦ CỦA 2 DÒNG CAO SU (Hevea brasiliensis Muell . Arg) VÔ TÍNH GT1 VÀ PB235 TẠI CÔNG TY TRÁCH NHIỆM HỮU HẠN MỘT THÀNH VIÊN CAO SU LỘC NINH, TỈNH BÌNH PHƯỚC

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH  VÕ XUÂN NGHĨA ĐIỀU TRA NĂNG SUẤT MỦ CỦA DÒNG CAO SU (Hevea brasiliensis Muell Arg) VƠ TÍNH GT1 VÀ PB235 TẠI CƠNG TY TRÁCH NHIỆM HỮU HẠN MỘT THÀNH VIÊN CAO SU LỘC NINH, TỈNH BÌNH PHƯỚC LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CHUYÊN NGÀNH QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG Thành Phố Hồ Chí Minh Tháng 5/2012 ĐẠI HỌC NƠNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH  VÕ XUÂN NGHĨA ĐIỀU TRA NĂNG SUẤT MỦ CỦA DÒNG CAO SU (Hevea brasiliensis Muell Arg) VƠ TÍNH GT1 VÀ PB235 TẠI CƠNG TY TRÁCH NHIỆM HỮU HẠN MỘT THÀNH VIÊN CAO SU LỘC NINH, TỈNH BÌNH PHƯỚC Ngành : Quản Lý Tài Nguyên Rừng LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Giảng viên hướng dẫn : ThS NGUYỄN VĂN DONG Thành Phố Hồ Chí Minh Tháng 5/2012 LỜI CẢM ƠN Thời gian trôi qua thật nhanh, trãi qua năm học tập rèn luyện trường Trong thời gian tơi học tập, rèn luyện trường để hồn thành tốt khóa luận tơi nhận quan tâm lo lắng từ phía gia đình, tận tình dạy nhiều thầy cô nhận giúp đỡ bạn bè lớp … Nhân dịp xin cảm ơn chân thành đến : Cha mẹ sinh thành nuôi dưỡng nên người Sự quan tâm chăm sóc cha mẹ tạo cho điểm tựa vững để vững bước vào đời Quý thầy cô giáo Trường Đại Học Nơng Lâm TP Hồ Chí Minh tồn thể quý thầy cô giáo khoa Lâm Nghiệp Những người truyền đạt, giảng dạy, quan tâm giúp đỡ suốt năm học thời gian thực khóa luận tốt nghiệp Kính gửi lời cảm ơn chân thành từ đáy lòng đến thầy ThS Nguyễn Văn Dong, thầy hết lòng dạy dỗ, tận tình dẫn, giúp đỡ tơi hồn thành khóa luận Xin cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo công ty trách nhiệm hữu hạn thành viên cao su Lộc Ninh, Ban giám đốc nông trường nơng trường 7, anh Xn trưởng phòng kỹ thuật nhiều anh chị khác nông trường Đặc biệt, xin chân thành cảm ơn đến anh Tự anh Tám tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ tơi tận tình thời gian tơi thực tập Cảm ơn đến tập thể lớp DH08QR bạn bè quê nhà, thăm hỏi, động viên chia sẻ với suốt thời gian học tập trường TP HCM, ngày 20/05/2012 Sinh viên Võ Xuân Nghĩa i TÓM TẮT Võ Xuân Nghĩa, sinh viên Khoa Lâm Nghiệp, trường Đại Học Nơng Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh Tên đề tài : “ Điều tra suất mủ dòng cao su vơ tính GT1 PB235 cơng ty trách nhiệm hữu hạn thành viên cao su Lộc Ninh, Tỉnh Bình Phước “, đề tài thực Nông trường Nông Trường công ty trách nhiệm hữu hạn thành viên cao su Lộc Ninh từ tháng 2/2012 đến tháng 6/2012 Giảng viên hướng dẫn : ThS Nguyễn Văn Dong  Đề tài hướng đến mục tiêu sau : Xác định số đặc điểm cấu trúc rừng cao su dòng PB235 GT1 trồng khu vực nghiên cứu Xác định suất mủ dòng cao su vơ tính PB235 GT1 khu vực nghiên cứu thông qua số liệu điều tra thu thập Từ đó, góp phần làm sở đề xuất số biện pháp kỹ thuật lâm sinh phù hợp nhằm nâng cao hiệu kinh tế  Phương pháp nghiên cứu tiến hành đề tài điều tra thu thập số liệu trường thu thập số liệu suất mủ công ty Sử dụng phần mềm Excel 2003 Statgraphics Centurion XV để xử lý số liệu thực tất nội dung nghiên cứu đề tài  Kết nghiên cứu thu bao gồm nội dung sau : a Phân bố số theo cấp đường kính D1,3 Đường biểu diễn phân bố số theo cấp đường kính dòng cao su vơ tính PB235 GT1 cấp tuổi khác điều có dạng đỉnh Đường kính ii bình qn dao động từ 16,83 – 18,60 cm, hệ số biến động dao động khoảng Cv % = 9,00 – 23,32 % b Phân bố số theo cấp chiều cao vút Đường biểu diễn phân bố số theo chiều cao vút dòng cao su vơ tính PB235 GT1 cấp tuổi khác điều có dạng đỉnh, với đỉnh đa số có xu hướng lệch phải Chiều cao bình quân lâm phần dao động từ 10,55 – 19,44 m, hệ số biến động dao động khoảng Cv % = 6,65 – 13,97 % c Phân bố số theo diện tích tán Dt Đường biểu diễn phân bố số theo diện tích tán dòng cao su vơ tính PB235 GT1 cấp tuổi khác điều có dạng đỉnh, với đỉnh có xu hướng lệch phải Diện tích tán bình qn lâm phần dao động từ 6,03 – 7,47 m, hệ số biến động Cv % dao động khoảng Cv % = 5,84 – 16,51 % d Tương quan suất mủ đường kính Giữa suất mủ đường kính rừng cao su khu vực nghiên cứu có mối quan hệ tương quan chặt, dao động khoảng r = 0,80 – 0,99 Sai số phương trình dao động khoảng 0,01 cm đến 4,73 cm e Tương quan suất mủ chiều cao vút : Giữa suất mủ chiều cao vút rừng cao su khu vực nghiên cứu có mối quan hệ tương quan chặt, hệ số tương quan dao động khoảng r = 0,80 – 0,99 Sai số phương trình dao động khoảng 0,02 m đến 5,54 m iii SUMMARY Vo Xuan Nghia, Faculty of Forestry, Nong Lam University, Ho Chi Minh City Themes: "Investigation of two lines latex yield rubber clones GT1 and PB235 in a limited liability company a rubber member Loc Ninh, Binh Phuoc," the subject made at Farm and Farm of the limited liability company a rubberme mber Loc Ninh from 2/2011 to 6/2012 Instructors: MSc Nguyen Van Dong  Thread towards the following objectives: Identified some the most basic characteristics of the structure of rubber trees planted in the PB235 and GT1 study area Determine the yield of latex rubber clones PB235 and GT1 in the study area through survey data collected From there, contributing to some facilities proposed measures appropriate with silvicultural techniques to enhance economic efficiency  Tilt method is conducted in the research topic is to investigate the data collection in the field and collect data on the company's latex yield Using software Excel 2003 and Statgraphics Centurion XV to process data and perform all the research content in the subject  Leaning research results obtained include the following main contents: a Distribution of trees by diameter D1, : Distribution curve of trees by diameter of lines of rubber clones PB235 and GT1 in the different age levels that form a peak With an average diameter ranging from 16.83 to 18.60 cm, coefficient of variation ranged Cv% = 9.00 to 23.32% iv b Distribution of trees by soaring flame height level Distribution curve in the direction of towering tree tops of the lines of rubber clones PB235 and GT1 in the different age levels that form a peak, with most of the main peak tends to shift right hand Current average height of stands ranged from 10.55 to 19.44 m, coefficient of variation ranged Cv% = 6.65 to 13.97% c Distribution of canopy trees in the area of Dt Distribution curve of canopy trees in an area of lines of rubber clones PB235 and GT1 in the different age levels that form a peak, with the main peak tends to be the main difference Canopy trees area average current of forest ranging from 6.03 to 7.47 m, coefficient of variation Cv% range = 5.84 % to 16.51% d The correlation between yield latex and diameter Between latex yield and diameter of the rubber forests in the study area have a relationship very close correlation, range r = 0.80 to 0.996 Equation error range 0.01 cm to 4.73 cm e The correlation between yield latex and height soaring tops Between yield latex and height soaring rubber forest at the tops of the study area have a relationship very close correlation, correlation coefficient range r = 0.80 to 0.99 Equation error range 0.02 m to 5.54 m v Mục lục LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ii SUMMARY iv DANH SÁCH CÁC BẢNG xix DANH SÁCH CÁC HÌNH xiix Chương 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Phạm vi đối tượng nghiên cứu 1.2.1 Phạm vi nghiên cứu : 1.2.2 Đối tượng nghiên cứu 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Đóng góp khoá luận 1.5 Giới hạn đề tài .3 Chương 2.1 Giới thiệu cao su 2.1.1 Tình hình phát triển cao su giới 2.1.1 Tình hình phát triển cao su nước 2.2 Đặc tính thực vật học cao su 2.2.1 Rễ 2.2.2 Thân vỏ cao su : .6 2.2.3 Lá 2.2.4 Hoa hạt 2.3 Năng suất mủ cao su 2.4 Đặc tính dòng cao su vơ tính GT1 PB235 2.4.1 Dòng cao su vơ tính GT1 2.4.2 Dòng cao su vơ tính PB235 2.5 Đặc điểm khu vực nghiên cứu 2.5.1 Vị trí địa lý vi 2.5.2 Đặc điểm địa hình .9 2.5.3 Đặc điểm đất 2.5.4 Khí hậu – Thuỷ văn 2.5.5 Khí hậu – Thuỷ văn 10 2.5.6 Điều kiện kinh tế - xã hội 10 Chương 11 3.1 Nội dung nghiên cứu .11 3.2 Phương pháp nghiên cứu 11 3.2.1 Phương pháp ngoại nghiệp .11 3.2.1.1 Phương pháp thu thập số liệu 11 3.2.1.2 Phương pháp thu thập số liệu ô tiêu chuẩn 12 3.2.3 Phương pháp phân tích tính tốn số liệu 12 Chương 16 4.1 Phân bố số theo cấp đường kính, chiều cao, diện tích tán rừng cao su dòng PB235 GT1 khu vực nghiên cứu 17 4.1.1 Phân bố số theo cấp đường kính ( N/D1,3 ) .17 4.1.2 Phân bố số theo chiều cao vút ( N/H ) 24 4.1.3 Phân bố số theo diện tích tán ( N/Dt ) 30 4.2 Tương quan đường kính chiều cao thể tích mủ .36 4.2.1 Tương quan đường kính vị trí D1,3 thể tích mủ .37 4.2.1 Dòng GT1 năm trồng 1984 .39 4.2.1.2 Dòng GT1 năm trồng 1986 40 4.2.1.3 Dòng GT1 năm trồng 1990 42 4.2.1.4 Dòng GT1 năm trồng 1995 43 4.2.1.5 Dòng GT1 năm trồng 2004 44 4.2.1.6 Dòng PB235 năm trồng 1984 46 4.2.1.7 Dòng PB235 năm trồng 1986 48 4.2.1.8 Dòng PB235 năm trồng 1990 49 4.2.1.9 Dòng PB235 năm trồng 1995 51 vii 4.2.1.10 Dòng PB235 năm trồng 2004 52 4.2.2 Tương quan chiều cao vút thể tích mủ 54 4.2.2.1 Dòng GT1 năm trồng 1984 56 4.2.2.2 Dòng GT1 năm trồng 1986 57 4.2.2.3 Dòng GT1 năm trồng 1990 59 4.2.2.4 Dòng GT1 năm trồng 1995 60 4.2.2.5 Dòng GT1 năm trồng 2004 62 4.2.2.6 Dòng PB235 năm 1984 63 4.2.2.7 Dòng PB235 năm trồng 1986 65 4.2.2.8 Dòng PB235 năm trồng 1990 66 4.2.2.9 Dòng PB235 năm trồng 1995 68 4.2.2.10 Dòng PB235 năm trồng 2004 69 4.3 So sánh suất mủ dòng cao su vơ tính GT1 PB235 71 4.4 Đề xuất số biện pháp kỹ thuật lâm sinh 72 Chương 74 5.1 Kết luận 74 5.2 Tồn 77 5.3 Kiến nghị 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO 78 PHỤ LỤC viii Phụ lục Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) Bảng 12 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng GT1 năm trồng 1984 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 12,0 - 13,1 12,55 55,98 49,05 52,07 52,66 50,59 47,00 13,1 - 14,2 13,65 55,56 55,27 56,46 56,58 56,17 55,00 14,2 - 15,3 14,75 59,85 61,50 61,21 60,98 61,85 62,38 15,3 - 16,4 15,85 65,07 67,73 66,37 65,92 67,64 69,23 16,4 - 17,5 16,95 11 66,05 73,95 71,95 71,42 73,52 75,62 17,5 - 18,6 18,05 17 77,02 80,18 78,01 77,53 79,50 81,61 18,6 - 19,7 19,15 86,42 86,40 84,58 84,30 85,57 87,25 19,7 - 20,8 20,25 97,60 92,63 91,70 91,78 91,73 92,57 20,8 - 21,9 21,35 103,83 98,86 99,42 100,02 97,97 97,60 10 21,9 - 23,0 22,45 103,27 105,08 107,79 109,08 104,28 102,39 Bảng 13 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng GT1 năm trồng 1986 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 13,0 - 13,9 13,45 60,70 58,61 60,42 61,12 61,62 59,77 13,9 - 14,8 14,35 65,35 64,68 65,54 65,61 65,76 65,25 14,8 - 15,7 15,25 70,71 70,74 70,82 70,43 70,32 70,86 15,7 - 16,6 16,15 80,03 76,80 76,29 75,61 75,32 76,58 16,6 - 17,5 17,05 11 78,15 82,87 81,96 81,17 80,80 82,42 17,5 - 18,4 17,95 87,69 88,93 87,82 87,14 86,78 88,36 18,4 - 19,3 18,85 90,46 94,99 93,90 93,54 93,30 94,41 19,3 - 20,2 19,75 11 97,79 101,06 100,20 100,42 100,39 100,57 20,2 - 21,1 20,65 112,50 107,12 106,73 107,80 108,09 106,83 x 10 21,1 - 22,0 21,55 115,60 113,18 113,52 115,72 116,44 113,18 Bảng 14 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng GT1 năm trồng 1990 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 13,5 - 14,2 13,85 64,60 56,09 57,51 58,04 56,81 57,40 14,2 - 14,9 14,55 58,80 59,91 60,38 60,62 60,20 60,44 14,9 - 15,6 15,25 58,50 63,74 63,47 63,44 63,70 63,64 15,6 - 16,3 15,95 65,08 67,57 66,79 66,55 67,29 67,01 16,3 - 17,0 16,65 14 69,52 71,39 70,34 69,95 70,97 70,56 17,0 - 17,7 17,35 11 72,60 75,22 74,14 73,68 74,76 74,30 17,7 - 18,4 18,05 10 80,41 79,05 78,21 77,78 78,65 78,24 18,4 - 19,1 18,75 12 82,76 82,87 82,55 82,29 82,63 82,38 19,1 - 19,8 19,45 86,60 86,70 87,19 87,24 86,71 86,75 10 19,8 - 20,5 20,15 94,20 90,53 92,12 92,69 90,90 91,34 Bảng 15 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng GT1 năm trồng 1995 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 13,6 - 14,1 13,85 55,35 55,18 55,20 55,05 55,76 55,33 14,1 - 14,6 14,35 56,02 57,34 57,49 57,48 57,65 57,48 14,6 - 15,1 14,85 58,33 59,52 59,74 59,84 59,61 59,64 15,1 - 15,6 15,35 12 61,76 61,72 61,96 62,11 61,63 61,81 15,6 - 16,1 15,85 10 66,23 63,92 64,15 64,31 63,72 63,98 16,1 - 16,6 16,35 11 67,13 66,14 66,30 66,45 65,88 66,16 16,6 - 17,1 16,85 70,96 68,37 68,43 68,52 68,11 68,34 17,1 - 17,6 17,35 71,90 70,62 70,52 70,52 70,42 70,53 17,6 - 18,1 17,85 72,90 72,88 72,59 72,48 72,81 72,72 10 18,1 - 18,6 18,35 70,55 75,16 74,63 74,37 75,28 74,91 Bảng 16 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng GT1 năm trồng 2004 y STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 6,40 - 6,96 6,68 53,30 52,30 52,36 52,35 52,33 52,29 6,96 - 7,52 7,24 52,77 52,63 52,62 52,61 52,60 52,62 7,52 - 8,08 7,80 53,09 52,96 52,90 52,90 52,90 52,96 8,08 - 8,64 8,36 13 53,21 53,30 53,21 53,21 53,21 53,30 8,64 - 9,20 8,92 52,73 53,63 53,54 53,54 53,55 53,64 9,20 - 9,76 9,48 14 53,25 53,97 53,89 53,90 53,90 53,98 9,76 - 10,32 10,04 52,86 54,31 54,26 54,27 54,28 54,32 10,32 - 10,88 10,60 55,24 54,65 54,67 54,68 54,69 54,66 10,88 - 11,44 11,16 54,95 54,99 55,09 55,10 55,11 55,00 10 11,44 - 12,00 11,72 56,73 55,34 55,54 55,55 55,55 55,34 Bảng 17 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng PB235 năm trồng 1984 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 15,60 - 16,34 15,97 65,65 64,80 66,14 64,54 65,61 66,18 16,34 - 17,08 16,71 12 72,93 70,97 71,10 70,82 71,08 71,26 17,08 - 17,82 17,45 74,70 77,13 76,34 77,10 76,73 76,60 17,82 - 18,56 18,19 10 77,37 83,30 81,88 83,36 82,58 82,22 18,56 - 19,30 18,93 93,87 89,46 87,76 89,58 88,60 88,13 19,30 - 20,04 19,67 90,67 95,63 93,99 95,74 94,81 94,33 20,04 - 20,78 20,41 109,60 101,79 100,62 101,84 101,20 100,84 20,78 - 21,52 21,15 11 106,76 107,96 107,69 107,86 107,78 107,68 21,52 - 22,26 21,89 120,10 114,12 115,23 113,79 114,53 114,84 10 22,26 - 23,00 22,63 113,80 120,29 123,31 119,62 121,45 122,35 Bảng 18 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng PB235 năm trồng 1986 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 14,0 - 14,8 14,40 63,00 59,11 62,00 61,28 60,97 60,00 14,8 - 15,6 15,20 63,83 64,00 65,14 64,82 64,76 64,49 z 15,6 - 16,4 16,40 68,90 71,35 70,51 70,70 70,87 71,37 16,4 - 17,2 16,80 11 71,97 73,80 72,49 72,81 73,04 73,70 17,2 - 18,0 17,60 21 78,88 78,69 76,77 77,30 77,57 78,42 18,0 - 18,8 18,40 85,47 83,59 81,53 82,14 82,38 83,21 18,8 - 19,6 19,20 83,70 88,48 86,81 87,35 87,50 88,07 19,6 - 20,4 20,00 92,63 93,38 92,68 92,95 92,92 93,00 20,4 - 21,2 20,80 12 98,87 98,28 99,22 98,97 98,69 97,99 10 21,2 - 22,0 21,60 106,60 103,17 106,49 105,42 104,81 103,05 Bảng 19 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng PB235 năm trồng 1990 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 13,0 - 13,8 13,40 52,60 47,97 49,39 48,21 46,38 47,16 13,8 - 14,6 14,20 51,80 53,17 53,29 52,90 52,72 52,92 14,6 - 15,4 15,00 47,40 58,38 57,50 57,75 58,72 58,52 15,4 - 16,2 15,80 63,48 63,58 62,04 62,77 64,40 63,97 16,2 - 17,0 16,60 20 69,83 68,79 66,94 67,94 69,80 69,29 17,0 - 17,8 17,40 10 79,06 73,99 72,23 73,26 74,95 74,48 17,8 - 18,6 18,20 16 84,48 79,20 77,93 78,73 79,87 79,55 18,6 - 19,4 19,00 87,12 84,40 84,09 84,34 84,57 84,51 19,4 - 20,2 19,80 89,63 89,61 90,73 90,10 89,08 89,37 10 20,2 - 21,0 20,60 88,50 94,81 97,90 96,01 93,42 94,13 Bảng 20 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng PB235 năm trồng 1995 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 13,9 - 14,4 14,15 59,70 54,73 55,15 55,53 55,89 55,18 14,4 - 14,9 14,65 57,33 57,53 57,63 57,86 57,96 57,80 14,9 - 15,4 15,15 59,40 60,33 60,20 60,29 60,18 60,44 15,4 - 15,9 15,65 58,05 63,14 62,85 62,83 62,57 63,11 15,9 - 16,4 16,15 15 64,91 65,94 65,59 65,47 65,13 65,81 16,4 - 16,9 16,65 67,90 68,75 68,41 68,22 67,88 68,54 aa 16,9 - 17,4 17,15 12 72,48 71,55 71,32 71,09 70,84 71,30 17,4 - 17,9 17,65 74,45 74,36 74,32 74,07 74,02 74,08 17,9 - 18,4 18,15 11 76,63 77,16 77,40 77,19 77,45 76,89 10 18,4 - 18,9 18,65 82,60 79,96 80,57 80,43 81,13 79,72 Bảng 21 Bảng thể tích mủ lý thuyết từ hàm thử nghiệm ( V/H ) dòng PB235 năm trồng 2004 STT Khoảng cách lớp Trị số f V_tn V_lt1 V_lt2 V_lt3 V_lt4 V_lt5 7,50 - 8,06 7,78 53,97 54,24 53,60 53,96 54,35 54,16 8,06 - 8,62 8,34 54,60 55,38 55,23 55,29 55,41 55,34 8,62 - 9,18 8,90 56,46 56,52 56,69 56,56 56,48 56,52 9,18 - 9,74 9,46 59,17 57,66 58,02 57,78 57,58 57,68 9,74 - 10,3 10,02 16 58,36 58,80 59,22 58,96 58,70 58,83 10,3 - 10,86 10,58 60,70 59,94 60,32 60,09 59,84 59,97 10,86 - 11,42 11,14 10 61,93 61,08 61,32 61,18 61,01 61,10 11,42 - 11,98 11,70 13 61,81 62,22 62,24 62,24 62,19 62,22 11,98 - 12,54 12,26 60,90 63,36 63,09 63,27 63,40 63,34 10 12,54 - 13,10 12,82 65,80 64,50 63,88 64,26 64,63 64,45 bb Phụ biểu Kết thử nghiệm số hàm phân bố N/D 1.Polynomial Regression - N% versus D Dependent variable: N Independent variable: D Order of polynomial = Parameter CONSTANT D D^2 D^3 Estimate -102,113 13,2791 -0,49076 0,00566429 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 66,3403 Residual 1,65972 Total (Corr.) 68,0 Standard Error 29,8967 3,56552 0,13752 0,00171999 Df 3 T Statistic -3,41554 3,72431 -3,56866 3,29321 Mean Square 22,1134 0,55324 P-Value 0,0420 0,0337 0,0376 0,0460 F-Ratio P-Value 39,97 0,0064 R-squared = 97,5592 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 95,1185 percent Standard Error of Est = 0,743801 Mean absolute error = 0,434499 Durbin-Watson statistic = 3,72146 (P=0,9813) Lag residual autocorrelation = -0,875742 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a third order polynomial model to describe the relationship between N% and D The equation of the fitted model is N% = -102,113 + 13,2791*D-0,49076*D^2 + 0,00566429*D^3 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between N% and D at the 95% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,5592% of the variability in N% The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with different numbers of independent variables, is 95,1185% The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,743801 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,434499 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95% confidence level In determining whether the order of the polynomial is appropriate, note first that the P-value on the highest order term of the polynomial equals 0,0459672 Since the P-value is less than 0,05, the highest order term is statistically significant at the 95% confidence level Consequently, you probably don't want to consider any model of lower order cc 2.Polynomial Regression – N% versus D Dependent variable: N% Independent variable: D Order of polynomial = Parameter CONSTANT D D^2 Estimate -83,2312 7,29841 -0,132575 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 198,117 Residual 9,38271 Total (Corr.) 207,5 Standard Error 12,1017 0,921778 0,0166578 Df T Statistic -6,87762 7,91775 -7,9587 Mean Square 99,0586 3,12757 P-Value 0,0063 0,0042 0,0041 F-Ratio P-Value 31,67 0,0096 R-squared = 95,4782 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 92,4637 percent Standard Error of Est = 1,76849 Mean absolute error = 0,90243 Durbin-Watson statistic = 3,37118 (P=0,8613) Lag residual autocorrelation = -0,689539 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a second order polynomial model to describe the relationship between N% and D The equation of the fitted model is N% = -83,2312 + 7,29841*D-0,132575*D^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between N% and D at the 95% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 95,4782% of the variability in N% The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with different numbers of independent variables, is 92,4637% The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 1,76849 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,90243 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95% confidence level In determining whether the order of the polynomial is appropriate, note first that the P-value on the highest order term of the polynomial equals 0,00413805 Since the P-value is less than 0,05, the highest order term is statistically significant at the 95% confidence level Consequently, you probably don't want to consider any model of lower order dd Phụ lục Kết thử nghiệm số hàm phân bố N/H Polynomial Regression – N% versus H Dependent variable: N% Independent variable: H Order of polynomial = Parameter CONSTANT H H^2 Estimate -176,181 20,8327 -0,574 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 103,749 Residual 12,2513 Total (Corr.) 116,0 Standard Error 38,1136 4,4814 0,129655 Df T Statistic -4,62252 4,64869 -4,42712 P-Value 0,0099 0,0097 0,0114 Mean Square 51,8743 3,06283 F-Ratio P-Value 16,94 0,0112 R-squared = 89,4385 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 84,1578 percent Standard Error of Est = 1,75009 Mean absolute error = 1,08668 Durbin-Watson statistic = 1,93916 (P=0,0662) Lag residual autocorrelation = -0,0193319 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a second order polynomial model to describe the relationship between N% and H The equation of the fitted model is N% = -176,181 + 20,8327*H-0,574*H^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between N% and H at the 95% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 89,4385% of the variability in N% The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with different numbers of independent variables, is 84,1578% The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 1,75009 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 1,08668 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95% confidence level In determining whether the order of the polynomial is appropriate, note first that the P-value on the highest order term of the polynomial equals 0,0114474 Since the P-value is less than 0,05, the highest order term is statistically significant at the 95% confidence level Consequently, you probably don't want to consider any model of lower order ee Polynomial Regression – N% versus H Dependent variable: N% Independent variable: H Order of polynomial = Parameter CONSTANT H H^2 Estimate -331,415 39,2112 -1,11671 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 98,9048 Residual 21,0952 Total (Corr.) 120,0 Standard Error 94,4902 11,2334 0,331043 Df T Statistic -3,5074 3,49058 -3,37331 Mean Square 49,4524 5,27381 P-Value 0,0247 0,0251 0,0280 F-Ratio P-Value 9,38 0,0309 R-squared = 82,4206 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 73,631 percent Standard Error of Est = 2,29648 Mean absolute error = 1,44218 Durbin-Watson statistic = 1,94633 (P=0,0679) Lag residual autocorrelation = -0,0275718 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a second order polynomial model to describe the relationship between N% and H The equation of the fitted model is N% = -331,415 + 39,2112*H-1,11671*H^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between N% and H at the 95% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 82,4206% of the variability in N% The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with different numbers of independent variables, is 73,631% The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 2,29648 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 1,44218 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95% confidence level In determining whether the order of the polynomial is appropriate, note first that the P-value on the highest order term of the polynomial equals 0,0279575 Since the P-value is less than 0,05, the highest order term is statistically significant at the 95% confidence level Consequently, you probably don't want to consider any model of lower order ff Phụ lục Kết thử nghiệm hàm tương quan suất mủ đường kính thân vị trí 1,3 m Simple Regression - V vs D Dependent variable: V Independent variable: D Linear model: Y = a + b*X Coefficients Least Squares Paramete Estimate r Intercept 8,40171 Slope 2,95833 Standard T Error Statistic P-Value 3,2369 2,5956 0,0318 0,111114 26,6242 0,0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 3184,08 Residual 35,9354 Total (Corr.) 3220,02 Df Mean Square 3184,08 4,49192 F-Ratio P-Value 708,85 0,0000 Correlation Coefficient = 0,994404 R-squared = 98,884 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 98,7445 percent Standard Error of Est = 2,11942 Mean absolute error = 1,6747 Durbin-Watson statistic = 1,67251 (P=0,1606) Lag residual autocorrelation = 0,110535 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between V and D The equation of the fitted model is V = 8,40171 + 2,95833*D Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between V and D at the 95,0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,884% of the variability in V The correlation coefficient equals 0,994404, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 2,11942 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 1,6747 is the average value of the residuals The DurbinWatson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95,0% confidence level gg Simple Regression - V vs D Dependent variable: V Independent variable: D Exponential model: Y = exp(a + b*X) Coefficients Least Squares Paramete Estimate r Intercept 3,58732 Slope 0,0323901 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 0,381695 Residual 0,0039906 Total (Corr.) 0,385686 Standard Error T Statistic P-Value 0,0341105 105,168 0,0000 0,00117092 27,662 0,0000 Df Mean F-Ratio P-Value Square 0,381695 765,19 0,0000 0,000498825 Correlation Coefficient = 0,994813 R-squared = 98,9653 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 98,836 percent Standard Error of Est = 0,0223344 Mean absolute error = 0,0169719 Durbin-Watson statistic = 1,55364 (P=0,1147) Lag residual autocorrelation = 0,17998 The StatAdvisor The output shows the results of fitting an exponential model to describe the relationship between V and D The equation of the fitted model is V = exp(3,58732 + 0,0323901*D) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between V and D at the 95,0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,9653% of the variability in V after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,994813, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0223344 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,0169719 is the average value of the residuals The DurbinWatson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95,0% confidence level hh Simple Regression - V vs D Dependent variable: V Independent variable: D Multiplicative model: Y = a*X^b Coefficients Least Squares Paramete Estimate r Intercept 1,54126 Slope 0,892565 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 0,380731 Residual 0,00495449 Total (Corr.) 0,385686 Standard Error T Statistic P-Value 0,12001 12,8428 0,0000 0,0359986 24,7945 0,0000 Df Mean F-Ratio P-Value Square 0,380731 614,77 0,0000 0,000619311 Correlation Coefficient = 0,993556 R-squared = 98,7154 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 98,5548 percent Standard Error of Est = 0,024886 Mean absolute error = 0,0195432 Durbin-Watson statistic = 1,37581 (P=0,0638) Lag residual autocorrelation = 0,22553 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between V and D The equation of the fitted model is V = exp(1,54126 + 0,892565*ln(D)) or ln(V) = 1,54126 + 0,892565*ln(D) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between V and D at the 95,0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,7154% of the variability in V The correlation coefficient equals 0,993556, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,024886 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,0195432 is the average value of the residuals The DurbinWatson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95,0% confidence level ii Phụ lục Kết thử nghiệm số hàm tương quan suất mủ chiều cao vút cao su khu vực nghiên cứu Simple Regression - V vs H Dependent variable: V Independent variable: H Linear model: Y = a + b*X Coefficients Least Squares Parameter Estimate Intercept -21,9831 Slope 5,65989 Standard Error 8,51382 0,478764 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 3197,83 Residual 183,051 Total (Corr.) 3380,88 Df T Statistic P-Value -2,58204 0,0325 11,8219 0,0000 Mean Square F-Ratio P-Value 3197,83 139,76 0,0000 22,8814 Correlation Coefficient = 0,972552 R-squared = 94,5857 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 93,9089 percent Standard Error of Est = 4,78345 Mean absolute error = 3,43559 Durbin-Watson statistic = 0,981254 (P=0,0104) Lag residual autocorrelation = 0,369176 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between V and H The equation of the fitted model is V = -21,9831 + 5,65989*H Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between V and H at the 95,0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 94,5857% of the variability in V The correlation coefficient equals 0,972552, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 4,78345 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 3,43559 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is less than 0,05, there is an indication of possible serial correlation at the 95,0% confidence level Plot the residuals versus row order to see if there is any pattern that can be seen jj Simple Regression - V vs H Dependent variable: V Independent variable: H Exponential model: Y = exp(a + b*X) Coefficients Least Squares Paramete Estimate r Intercept 3,03038 Slope 0,0734893 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 0,539123 Residual 0,0219453 Total (Corr.) 0,561068 Standard Error T Statistic P-Value 0,0932201 32,5078 0,0000 0,00524211 14,019 0,0000 Df Mean F-Ratio P-Value Square 0,539123 196,53 0,0000 0,00274317 Correlation Coefficient = 0,980248 R-squared = 96,0887 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 95,5997 percent Standard Error of Est = 0,0523752 Mean absolute error = 0,0399112 Durbin-Watson statistic = 1,28245 (P=0,0444) Lag residual autocorrelation = 0,197729 The StatAdvisor The output shows the results of fitting an exponential model to describe the relationship between V and H The equation of the fitted model is V = exp(3,03038 + 0,0734893*H) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between V and H at the 95,0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 96,0887% of the variability in V after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,980248, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0523752 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,0399112 is the average value of the residuals The DurbinWatson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is less than 0,05, there is an indication of possible serial correlation at the 95,0% confidence level Plot the residuals versus row order to see if there is any pattern that can be seen kk Simple Regression - V vs H Dependent variable: V Independent variable: H Square root-Y squared-X model: Y = (a + b*X^2)^2 Coefficients Least Squares Paramete Estimate r Intercept 5,80783 Slope 0,00919927 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 10,414 Residual 0,386874 Total (Corr.) 10,8009 Standard Error T Statistic P-Value 0,210083 27,6454 0,0000 0,000626879 14,6747 0,0000 Df Mean Square 10,414 0,0483592 F-Ratio P-Value 215,35 0,0000 Correlation Coefficient = 0,981927 R-squared = 96,4181 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 95,9704 percent Standard Error of Est = 0,219907 Mean absolute error = 0,165578 Durbin-Watson statistic = 1,38405 (P=0,0656) Lag residual autocorrelation = 0,139556 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-Y squared-X model to describe the relationship between V and The equation of the fitted model is V = (5,80783 + 0,00919927*H^2)^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between V and H at the 95,0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 96,4181% of the variability in V The correlation coefficient equals 0,981927, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,219907 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,165578 is the average value of the residuals The DurbinWatson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is greater than 0,05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95,0% confidence level ll ... động khoảng r = 0,80 – 0,99 Sai số phương trình dao động khoảng 0,02 m đến 5,54 m iii SUMMARY Vo Xuan Nghia, Faculty of Forestry, Nong Lam University, Ho Chi Minh City Themes: "Investigation of