Mô hình hóa động thái năng suất sinh khối và hấp thu cácbon của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3PG, Nhằm thử nghiệm khả năng áp dụng phần mềm này vào mô phỏng động thái năng suất sinh khối, hấp thu carbon của rừng trồng Keo tai tượng
1 Mô hình hóa động thái suất sinh khối và hấp thu các-bon của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3-PG DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Tên viết tắt C CL S SL AWS Tên đầy đủ Đất sét Đất sét pha Đất cát Sét pha cát Lượng nước hữu hiệu đất TQ Tuyên Quang QT Quảng Trị TT Thừa Thiên Huế QN Quảng Nam GL Gia Lai LD Lâm Đồng DN BB Bulk density Extr P Total C Exch CEC Total N MAI Đồng Nai Bình Dương Dung trọng Hàm lượng Phốtpho dễ tiêu Hàm lượng Cacbon tổng số Hàm lượng cation trao đổi Hàm lượng Nitơ tổng số Tăng trưởng trung bình hàng năm ĐẶT VẤN ĐỀ Biến đổi khí hậu dẫn đến gia tăng tượng bất thường thời tiết (hạn hán, lũ lụt, bão, sương muối, …) từ làm ảnh hưởng đến rừng đến hệ sinh thái rừng Bên cạnh đó, thay đổi nhiệt độ lượng mưa biến đổi khí hậu tiềm ẩn cho bùng nổ loại côn trùng gây hại loại dịch bệnh cho rừng rừng nhiệt đới, ôn đới hàn đới (FAO, 2006) Biến đổi khí hậu tạo điều kiện cho lồi ngoại lai lồi xâm hại có điều kiện phát triển xâm lấn vào hệ sinh thái địa (FAO, 2006) mà chúng nguyên nhân thay làm tuyệt chủng hàng trăm loài địa, làm giảm sinh cảnh loài động vật làm xáo trộn trình hệ sinh thái (Marambe.B cộng sự., 2001) Diện tích rừng trồng giới tăng tăng đáng kể thập niên gần đây, từ 124 triệu (1995) đến 187 triệu (2000) (FAO., 2001) 264 triệu (2010) (FAO, 2010), suốt giai đoạn 2005-2010, diện tích rừng trồng giới tăng triệu ha/năm mà phần lớn diện tích trồng rừng đất khơng có rừng trước (FAO, 2010) Tỉ lệ đóng góp rừng trồng vào nguồn cung cấp nguyên liệu gỗ tròn cho cho công nghiệp chế biến gỗ ngày gia tăng, từ 5% năm 1960 đến 30% năm 2005 dự tính đến năm 2050 75% (SEPPÄLÄ.R., 2007) Xét quy mơ khu vực tồn cầu nhìn chung biến đổi khí hậu làm cho suất rừng tăng nhẹ đến trung bình (khoảng 5-30%) Tuy nhiên, số nơi ảnh hưởng cực đoan biến đổi khí hậu nắng nóng kéo dài tăng tần số hạn hán làm cho suất rừng giảm đáng kể (20%) (McNULTY.S.G ABER.J.D., 2001) Ảnh hưởng biến đổi khí hậu đến suất rừng tương lai mối quan tâm lớn chủ rừng nhà quản lý rừng Việc tính tốn, dự đốn ảnh hưởng kịch biến đổi khí hậu đến suất sinh trưởng rừng vấn đề quan tâm nghiên cứu nhà khoa học lâm nghiệp Việc dự đoán tăng trưởng sản lượng rừng mơ hình kinh nghiệm có lịch sử lâu đời phương pháp sử dụng ngày Tuy nhiên mơ hình dựa ghi chép, đo đếm số liệu tăng trưởng q khứ khơng phản ánh thay đổi tăng trưởng sản lượng điều kiện sinh trưởng biện pháp quản lý bị thay đổi (Bernier.P cộng sự., 2003) 3-PG tính tốn tăng trưởng, suất lâm phần dựa yếu tố đầu vào tham số phản ánh điều kiện sinh trưởng tham số khí tượng (nhiệt độ, lượng mưa, xạ, sương…), đất đai (loại đất, độ phì….) tham số loài (tỉ lệ phân chia sản phẩm quang hợp đến phận cây) lâm phần (mật độ, tỉa thưa…) nên phản ánh ảnh hưởng biến đổi điều kiện sinh trưởng biện pháp kỹ thuật lâm sinh Bởi mà việc tính tốn tăng trưởng, suất mơ hình sinh trưởng kinh nghiệm, 3-PG áp dụng để dự đoán sinh trưởng cho vùng khác thời gian khác với yêu cầu đơn giản tham số đầu vào vùng điểm thời gian Hơn nữa, tham số đầu sinh trưởng (theo tháng, năm) mục số hạng mục đầu 3-PG 3-PG cầu nối khoảng trống mơ hình kinh nghiệm tăng trưởng sản lượng với mơ hình mơ tả trình sinh trưởng cân Carbon (Sands.P.J Landsberg.J.J., 2002) 3-PG áp dụng sử dụng thành cơng cho nhiều mục đích khác cho nhiều loại rừng từ rừng trồng ôn đới đến rừng tự nhiên nhiệt đới, khu vực khác (Almeida.A.C cộng sự., 2004) 3 Nhằm thử nghiệm khả áp dụng phần mềm vào mô động thái suất sinh khối, hấp thu carbon rừng trồng Keo tai tượng thực đề tài: “Mô hình hóa động thái suất sinh khối và hấp thu các-bon của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3PG” Chương TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Trên giới 1.1.1 Các phương pháp mô hình hóa mô sản lượng rừng Việc dự đoán tăng trưởng sản lượng rừng mơ hình kinh nghiệm có lịch sử lâu đời phương pháp sử dụng ngày Tuy nhiên mơ hình dựa ghi chép tăng trưởng khứ nên không phản ánh thay đổi tăng trưởng sản lượng điều kiện sinh trưởng biện pháp quản lý thay đổi (Bernier.P., Landsberg.J cộng 2003) Mơ hình sinh trưởng từ biểu đồ đơn giản phần mềm máy tính phức tạp công cụ quan trọng quản lý rừng (Vanclay, 1998; Pote' and Bartelink, 2002) Những phương pháp tiếp cận khác thể loạt mô hình tăng trưởng Rất nhiều tác giả cố gắng để phân loại mơ hình theo nhóm khác với tiêu chuẩn khác (Pote' and Bartelink, 2002) Có thể phân loại mơ hình thành dạng sau đây: - Mơ hình thực nghiệm/thống kê (Empirical/Statistic model) - Mơ hình động thái (Process model) - Mơ hình lai (Hybrid/mixed model) 1.1.1.1 Mơ hình thực nghiệm – Empirical model Mơ hình thực nghiệm địi hỏi tham số (biến số) dễ dàng mơ đa dạng quản lý xử lý lâm sinh, cơng cụ định lượng sử dụng có hiệu phù hợp quản lý lập kế hoạch quản lý rừng (Landsberg and Gower, 1997; Vanclay and Skovsgaard, 1997; Vanclay, 1998) Phương pháp phù hợp để dự đốn sản lượng ngắn hạn khoảng thời gian mà điều kiện tự nhiên cho sinh trưởng rừng thu thập số liệu tạo nên mơ hình chưa thay đổi lớn Mơ hình thực nghiệm thường thể phương trình quan hệ phương trình sinh trưởng dựa số liệu sinh trưởng đo đếm thực nghiệm mà thông thường không xét đến ảnh hưởng trực tiếp yếu tố mơi trường ảnh hưởng coi tích hợp vào sinh trưởng Đối với mơ hình thực nghiệm, phương trình sinh trưởng biểu sản lượng phát triển thành biểu sản lượng sinh khối cácbon tương ứng Tuy nhiên, mơ hình sinh trưởng thực nghiệm không đầy đủ Chúng sử dụng để xác định hệ thay đổi điều kiện môi trường đến hệ sinh thái tăng lên nồng độ khí nhà kính, nhiệt độ, chế độ nước… (Landsberg and Gower, 1997; Peng cộng sự., 2002) 1.1.1.2 Mơ hình động thái – Process model Mơ hình động thái mơ q trình sinh trưởng, với đầu vào yếu tố sinh trưởng ánh sáng, nhiệt độ, dinh dưỡng đất…, mơ hình hóa q trình quang hợp, hơ hấp phân chia sản phẩm trình đến rễ, thân (Landsberg and Gower, 1997; Vanclay, 1998) Nó cịn gọi mơ hình giới (mechanistic model) hay mơ hình sinh lý học (physiological model) Mơ hình động thái phức tạp nhiều so với mơ hình thực nghiệm sử dụng để khám phá hệ thay đổi môi trường đến hệ sinh thái, sinh vật (Dixon cộng sự., 1990; Landsberg and Gower, 1997) Tuy nhiên, mơ hình động thái cần số lượng lớn tham số (biến số) đầu vào, nhiều tham số lại không dễ đo, cần thời gian dài để đo và/ đo với điều kiện sở vật chất kỹ thuật nước phát triển Vì vậy, cách tiếp cận kết hợp điểm đặc trưng mơ hình động thái với mơ hình thực nghiệm, xây dựng nên mơ hình hỗn hợp - mơ hình quản lý rừng mà bổ sung ảnh hưởng sức ép từ môi trường hệ sinh thái rừng (Landsberg and Waring, 1997; Mäkelä cộng sự., 2000) Nhiều mô PipeQual, CROBAS, MELA, mơ hình kinh nghiệm PTEADA2 liên kết với mơ hình q trình MAESTRO tùy chọn quản lý (Mäkelä cộng sự., 2000, Monserud, 2003) Cho đến giới có nhiều mơ hình động thái hay mơ hình hỗn hợp xây dựng để mơ q trình phát triển hệ sinh thái rừng BIOMASS, ProMod, 3-PG, Gen WTO, CO2Fix, CENTURY…(Landsberg and Gower, 1997; Snowdon cộng sự., 2000; Schelhaas cộng sự, 2001) Trong trường hợp không đủ số liệu đầu vào thu thập từ trình tự nhiên hệ sinh thái cây, để sử dụng mơ hình này, người ta phải sử dụng hàng loạt giả định (assumptions), tính xác mơ hình phụ thuộc nhiều vào phù hợp giả định đối tượng nghiên cứu 1.1.1.3 Mô hình lai – Hybrid model Mơ hình lai kết hợp mơ hình (mơ hình động thái mơ hình kinh nghiệm) tránh thiếu sót hai phương pháp tiếp cận mức độ Kết hợp hợp yếu tố cách tiếp cận thực nghiệm q trình thành hệ thống lai dẫn đến mơ hình dự đốn động thái carbon, tăng trưởng rừng sản xuất thời gian ngắn dài hạn (Kimmins, năm 1993; Battôiglia cộng sự, 1999; Kimmins cộng sự,năm 1999; Peng, 2000b) Mơ hình lai hỗn hợp hai mơ hình lý thuyết thống kê có hai loại bản: Mơ hình lý thuyết đơn giản, tăng trưởng cổ điển mơ hình suất với điều kiện học Mơ hình lý thuyết đơn giản làm để dự báo mức độ lâm phần sử dụng phương pháp thực nghiệm mơ hình phụ định dạng mơ hình chất lý thuyết, sử dụng số hình thức cân carbon 7 Loại thứ hai mơ hình lai sử dụng phương pháp nghiên cứu sản lượng truyền thống phương pháp bổ sung biến dự đoán động thái Có số mơ hình nhóm mơ hình thực nghiệm, chất bao gồm biến phản ánh đặc tính sinh lý, sinh thái Woollons cộng sự.(1997) đưa vào mơ hình sản lượng biến mang tính động thái, chẳng hạn nhiệt độ trung bình, xạ mặt trời, lượng mưa, loại đất Mơ hình tăng trưởng truyền thống có thêm biến động thái giúp cải thiện độ xác 10% dự đốn tăng trưởng Snowdon cộng (1999) kết hợp số biến đổi khí hậu hàng năm quang hợp vào mơ hình tăng trưởng cho lồi Pinus radiata thấy cải thiện quan trọng dự báo ngắn hạn Mơ hình sử dụng tỷ lệ quang hợp số tăng trưởng thêm vào đường cong tăng trưởng Schumacher Nói tóm lại, mơ hình lai (hybrid models), phương pháp tiếp cận hợp lý, hiệu cho việc tích hợp q trình động thái (có mối liên kết trực tiếp với nhân tố mơi trường) vào phương trình sinh trưởng, quan hệ truyền thống có ý nghĩa thực nghiệm cao Do tranh thủ ưu điểm hai phương pháp tiếp cận, mơ hình lai vừa có khả phản ánh ảnh hưởng thay đổi mơi trường đến lâm phần, vừa có kết có khả ứng dụng quản lý rừng 1.1.2 Mơ hình đợng thái 3-PG Mơ hình 3-PG (Physiological Principles in Predicting Growth), phiên đầu tiên, Landsberg Waring xây dựng từ năm 1997 Mơ hình 3-PG tính toán tăng trưởng, suất lâm phần dựa cân trình sinh lý thể rừng (quang hợp, hô hấp), sở tham số ảnh hưởng đến trình như: nhiệt độ, lượng mưa, xạ, sương, … loại đất, độ phì, hàm lượng nước hữu hiệu đất…;các tham số loài cụ thể (tuổi, tỉ lệ phân chia sản phẩm quan hợp đến phận cây, cấu trúc tán…); tham số phản ánh đặc điểm lâm phần ban đầu (mật độ ban đầu, năm trồng, năm kết thúc…) tham số phản ánh kỹ thuật lâm sinh áp dụng (số lần tỉa thưa, mật độ lâm phần sau tỉa thưa…) nên phản ánh ảnh hưởng biến đổi điều kiện sinh trưởng biện pháp kỹ thuật lâm sinh đến sinh trưởng rừng Bởi vậy, ngồi việc tính tốn tăng trưởng, suất mơ hình sinh trưởng kinh nghiệm, 3-PG cịn áp dụng để dự đoán sinh trưởng, tăng trưởng rừng vùng khác thời gian khác Mô hình 3-PG áp dụng sử dụng thành cơng cho nhiều mục đích, với nhiều loại rừng khác khu vực khác 3-PG xây dựng với mục đích cầu nối khoảng trống mơ hình tăng trưởng sản lượng truyền thống (dựa sở đo đếm tiêu sinh trưởng) mơ hình q trình, mơ hình cân cacbon 3PG u cầu đầu vào thông tin địa điểm cần mô số liệu khí hậu Nó dự báo sinh trưởng phát triển lâm phần theo tháng dạng đầu quen thuộc với nhà quản lý lâm nghiệp trữ lượng, tổng tiết diện ngang, chiều cao, đường kính,… Nó dự báo sinh khối bể sinh khối khác (trên, mặt đất), lượng nước sử dụng lượng nước hữu hiệu đất 3-PG dùng để dự báo cho rừng trồng rừng đồng tuổi tương đối đồng tuổi Nó mơ hình tổng qt cấp lâm phần cấu trúc khơng thiết kế cụ thể cho lập địa khơng cho lồi cụ thể Tuy nhiên, tham số đầu vào cần thiết phải cụ thể cho loài riêng biệt 3-PG chủ yếu áp dụng với loài rừng thường xanh Về nguyên tắc, tham số mô hình điều chỉnh để mơ hình tăng trưởng lồi, đặc biệt thơng qua phương trình sinh trưởng cung cấp sở cho q trình phân bổ carbon 9 Mơ hình 3-PG áp dụng cho nhiều loài khác (Coops cộng sự., 2000; Landsberg cộng sự., 2001; Sands & Landsberg, 2002; Waring, 2000; Almeida cộng sự., 2004a; Dye cộng sự., 2004; Esprey cộng sự., 2004) Phiên điều chỉnh, 3-PG Spatial, áp dụng để nghiên cứu suất rừng cấp độ cảnh quan – lansdscape (Coops cộng sự., 1998a, 1998b) Một phiên bổ sung thông dụng 3-PG 3PG PJS (Sands, 2004) Nó thiết kế với giao diện thân thiện với người sử dụng, dựa sở trang bảng tính Excel có bảng tính để cung cấp tất tham số đầu vào bảng tính để xuất kết Nó bao gồm Add-in vào Excel gồm mã 3PGPJS 3-PG viết ngôn ngữ lập trình Visual Basic Gần đây, Coops cộng (1998) sử dụng 3-PG với số liệu vệ tinh số liệu khí hậu theo tháng để ước tính suất rừng (NPP) Úc New Zealand Landsberg cộng (2002) báo cáo kết kiểm tra việc áp dụng 3-PG cho khu vực Thụy Điển, Châu Phi Úc Ở Brazin, Aracruz Cellulose sử dụng 3-PG hợp phần trung tâm hệ thống quản lý sở GIS (Almeida cộng sự, 2003; Almeida cộng sự, 2004b) Ở Nam Phi, 3-PG sử dụng công cụ quản lý rừng dự án tài trợ ngân sách Quỹ đổi phủ Nam Phi (Hiệp hội nghiên cứu Quốc gia, 2002) Viện Nghiên cứu Thương mại Lâm nghiệp (ICFR) Mục đích sử dụng 3-PG đề xuất công cụ cho quản lý rừng dựa khả để ấn định giá trị thực tế cho tham số đầu vào lồi Cho ví dụ, Aracruz dự định sử dụng 3-PG cho dòng Bạch đàn Eucalyptus grandis Bạch đàn lai Nam Phi u cầu phải điều chỉnh để sử dụng cho loạt loài Bạch Đàn, Keo, 10 Thơng lồi khác Với hầu hết lồi này, chí tham số khơng sẵn có Sự thịnh hành việc áp dụng 3-PG cho loài khác hệ tiềm kết ước tính, có thể, khơng xác mơ hình sử dụng công cụ quản lý dẫn đến mối hồi nghi Vì vậy, cần phải xác định tham số mơ hình từ số liệu đo đếm trực tiếp độc lập phương pháp suy luận tương tự từ loài khác, ví dụ phần lớn trường hợp áp dụng mơ hình PROMOD (Battơiglia & Sands, 1997) and CABALA (Battôiglia cộng sự., 2004) vào thực tiễn Khuyết điểm điều chỗ giá trị điều chỉnh kết phù hợp tối ưu so với giá trị quan sát thực tế tương ứng, mà gọi Ước lượng tham số Trong trường hợp này, sử dụng phần mềm để tự động hóa tối ưu tạo điều kiện thuận lợi cho việc ước tính Nhưng sử dụng khơng đồng phần mềm gây nên sai lầm nghiêm trọng là, thường dễ để điều chỉnh tham số cho phù hợp với số liệu quan sát kể trường hợp có sai lầm, đặc biệt số liệu sinh khối đo đếm mặt đất không đầy đủ Cách thức tiếp cận hệ thống việc ấn định tham số cụ thể cho loài dễ dàng có hiểu biết sâu 3-PG, ý nghĩa tham số hiểu biết phân tích tính nhạy tham số đầu (Sands & Landsberg, 2002) Nói riêng, hiểu biết cần thiết việc sử dụng phần mềm để ước tính tham số cách tối ưu kết đầu với số liệu đo đếm thực tế Các ứng dụng gần 3-PG cho loài E.globulus (Sands & Landsberg, 2002) E.grandis (Almeida cộng sự, 2004a; Esprey cộng 11 sự, 2004) cố gắng để cung cấp phương pháp xác cho việc kiểm tra mơ hình ấn định tham số 1.2 Ở Việt Nam Mơ hình 3-PG sử dụng rộng rãi nhiều nước giới, áp dụng cho nhiều loài khác đem lại hiệu lớn việc dự đốn tăng trưởng sản lượng rừng Mơ hình 3-PG sử dụng công cụ quản lý phát triển rừng bền vững Nhưng Việt Nam 3-PG chưa biết đến nhiều Tuy nhiên, có số nghiên cứu thực nước ngoài, đối tượng nghiên cứu rừng Việt Nam áp dụng thành công 3-PG để mô động thái hấp thụ bon, suất gỗ rừng trồng Việt Nam (Phan Minh Sáng, 2009) 12 Chương ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU Chương MỤC TIÊU - NỘI DUNG - GIỚI HẠN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mục tiêu, nội dung, giới hạn nghiên cứu 3.1.1 Mục tiêu nghiên cứu - Xác định suất, sinh khối hấp thu carbon rừng Keo tai tượng nghiên cứu cấp tuổi khác - Mô động thái suất sinh khối hấp thu carbon cho rừng Keo tai tượng nghiên cứu - Kiểm tra tính thích ứng, khả áp dụng phần mềm 3-PG cho mô suất rừng Keo tai tượng Việt Nam 3.1.2 Giới hạn nghiên cứu Đề tài nghiên cứu rừng Keo tai tượng vùng (Tuyên Quang, Quảng Trị, Quang Nam, Thừa thiên Huế, Gia Lai, Đồng Nai, Bình Dương) Rừng Keo tai tượng trồng loại cấp tuổi từ tới tuổi 17 3.1.3 Nội dung nghiên cứu - Nghiên cứu sinh trưởng rừng Keo tai tượng: Đường kính, chiều cao, trữ lượng, sinh khối - Nghiên cứu động thái sinh khối hấp thụ carbon sinh khối phần mềm 3-PG 3.2 Phương pháp 3.2.1 Các tham số đầu vào của 3-PG Để chạy 3-PG, tham số đầu vào như: Các giá trị theo tháng nhiệt độ trung bình, tối cao, tối thấp khơng khí; xạ mặt trời; độ hụt 13 bão hồ nước; lượng mưa; số ngày có sương tháng; vĩ độ; độ phì đất… Bảng 3.1 trình bày tham số đầu vào, tham số ban đầu số kết đầu 3-PG Bảng 3.1: Mô tả tham số đầu vào giá trị ban đầu sử dụng 3-PG Biến Đơn vị Ký hiệu mm P Tham số đầu vào Tổng lượng mưa theo tháng Nhiệt độ trung bình theo tháng C T MJ m2/ngày Rs mb Dngày Lat mm θSx, θSn - FR Tuổi bắt đầu kết thúc năm SA, EA Lượng nước hữu hiệu đất mm θSi Mật độ Cây/ha Ni Loại đất - SC DM/ha WFi, WRi, WSi Tổng tiết diện ngang lâm phần m2/ha BA Thể tích lâm phần m3/ha SV Tăng trường trung bình hàng năm m3/ha/năm MAI Mật độ (đã tính sở tỉa thưa) Cây/ha NN Bức xạ mặt trời Trung bình độ hụt bão hoà (ban ngày) theo tháng Vĩ độ Lượng nước hữu hiệu tối đa tối thiểu đất Độ phì Giá trị ban đầu Sinh khối lá, rễ than tuổi bắt đầu trồng Các kết (theo tháng) 14 Biến Đơn vị Ký hiệu - L Sinh khối DM/ha WF Sinh khối rễ DM/ha WR Sinh khối thân DM/ha WS Lượng vật rơi rụng DM/ha WL Chỉ số diện tích Các nhân tố ảnh hưởng đến sinh trưởng (tuổi, độ hụt bão hoà, nhiệt độ, số ngày sương, - nước đất, dinh dưỡng, độ dẫn tán) fAGE, fD, fT, fF, fθ, φ Tổng suất sơ cấp DM/ha PG Năng suất sơ cấp DM/ha PN Hiệu sử dụng ánh sáng g DM/MJ ε Hiệu sử dụng nước g DM/mm WUE Lượng nước bốc thoát Mm ET Lượng nước hữu hiệu đất Mm θ /m3 Ρ Tỉ trọng gỗ (Nguồn: (Almeida.A.C cộng sự., 2004)) 15 3.2.2 Nguyên lý hoạt động của 3-PG 3-PG (viết tắt từ Physiological principles predicting growth - tạm dịch ứng dụng nguyên lý sinh lý học dự đoán sinh trưởng rừng) Nguyên lý 3-PG tóm tắt sơ đồ sau: Sơ đồ 3.1: Nguyên lý 3-PG Nguồn: (Beadle.C Almeida.A.C., 2010) Nguyên lý định lượng hoá 3-PG sau: 3-PG sử dụng mơ hình hấp thu xạ mặt trời đơn giản để tính tốn lượng xạ quang hợp hoạt động (PAR, (APAR, ) hấp thu lâm phần ) Sau APAR chuyển đổi thành tổng suất sơ cấp P G (Gross Primary Production - GPP) nhờ hệ số chuyển đổi (canopy quantum efficiency - hiệu hấp thu ánh sáng tán rừng) Trong chịu ảnh 16 hưởng yếu tố môi trường như: độ hụt bão hoà (Vapour pressure deficit) (D), nhiệt độ trung bình (T), số ngày sương, lượng nước hữu hiệu đất (Available soil water) tình trạng dinh dưỡng đất - tính thơng qua độ phì (Fertility rating) tuổi lâm phần (Stôind age) Như vậy, tổng suất sơ cấp tính cơng thức: (1) Trong đó: - PG tổng suất sơ cấp - fT, fN,fF hàm phản ánh đóng góp nhiệt độ, độ phì số ngày sương vào việc tạo thành suất lâm phần - hiệu hấp thu ánh sáng tán rừng theo lý thuyết yếu tố hạn chế đến hiệu hấp thu ánh sáng tán rừng (2) Trong công thức (1) xác định công thức: Với FR nhận giá trị từ (với đất mà yếu tố dinh dưỡng hạn chế lớn đến sinh trưởng trồng) đến (với đất mà dinh dưỡng đáp ứng tối đa nhu cầu trồng) Tổng suất sơ cấp (GPP) sau tính thơng qua cơng thức chuyển đổi sang tổng suất sơ cấp (Net Primary Production-NPP) thông qua hệ số chuyển đổi 0.47 ± 0.04 Phần suất (năng suất lâm phần sau tính đến mát hơ hấp CO2 đi) chuyển đến tích lũy phận (lá, thân, rễ) Phần tích lũy tính tốn thơng qua cơng thức tương quan sinh trưởng sinh khối gỗ cá lẻ phận khác 17 3.2.3 Số liệu chạy mô hình 3-PG - Thu thập tài liệu nghiên cứu sinh lý loài nghiên cứu như: Hệ số chặn ánh sáng tán cây, số diện tích lá, hiệu hấp thu ánh sáng tán cây, độ dẫn tán… nghiên cứu mối tương quan sinh trưởng với tỉ lệ phân chia lượng hấp thu đến phận khác cây… - Thu thập số liệu khí tượng (nhiệt độ, lượng mưa, xạ, số ngày sương) từ trạm khí tượng khu vực nghiên cứu - Các kết số liệu nghiên cứu đất: Loại đất, độ phì, lượng nước hữu hiệu đất,… - Các số liệu sinh trưởng như: D1.3, Hvn… 3.2.4 Phương pháp thu thập số liệu - Chọn lâm phần nghiên cứu: Chọn lâm phần nghiên cứu, lâm phần lập 03 ô tiêu chuẩn ngẫu nhiên Mỗi ô tiêu chuẩn hình trịn có diện tích phụ thuộc vào mật độ lâm phần, đảm bảo số tối thiểu ô tiêu chuẩn 30 - Phương pháp lập ô tiêu chuẩn đo đếm tiêu: Đường kính thân, chiều cao thân … + Đường kính thân cây: Đường kính thân vị trí ngang ngực (1,3 m) đo thước đo vanh (thước dây) + Chiều cao thân cây: đo bẳng thước blumeleiss * Phương pháp xác định sinh khối: Chỉ xác định sinh khối phần mặt đất, sinh khối mặt đất xác định thơng qua phương trình/tỷ lệ sinh khối mặt đất xuất loài Keo tai tượng Sinh khối phận mặt đất trọng lượng thân, lá, cành (kg/cây) 18 Sinh khối lâm phần tổng lượng chất hữu (thực vật) có đơn vị diện tích thời điểm, tính đơn vị tấn/ha, kilogam/ha theo trọng lượng khô (Ong.JE cộng sự, 1984) (dẫn theo V.Đ Thái, 2003) Tại ô tiêu chuẩn tuổi rừng, tiến hành chặt hạ có kích thước trung bình Mỗi sau chặt ngả phân thành phần thân (gồm thân, cành, bạnh gốc), rễ (trên mặt đất), Tiến hành cân khối lượng tươi phận, từ tính tổng khối lượng tươi Mỗi phần lấy 100g mẫu tươi đem phịng thí nghiệm sấy khơ đến khối lượng không đổi, cân khối lượng khô Với thân sấy độ cao 105 oC, sấy 75 oC Tơi tính tỷ lệ trọng lượng khô phận tổng số Sinh khối rừng tính dựa vào sinh khối cá thể mật độ rừng * Hàm lượng C sinh khối Hàm lượng C sinh khối xác định 0.5 sinh khối khô tuyệt đối (IPCC) * Xác định lượng rơi Lượng rơi rụng rừng cấp tuổi khác thừa kế từ cơng trình nghiên cứu khác triển khai khu vực đề tài nghiên cứu điều kiện sinh thái tương tự 3.2.5 Phương pháp xử lý số liệu - Mô suất mơ hình thực nghiệm - Mơ suất phần mềm 3-PG + Xác định tham số cần thiết 3-PG + Phân tích độ nhạy mơ hình + Độ xác mơ hình (kiểm nghiệm) ... vào mô động thái suất sinh khối, hấp thu carbon rừng trồng Keo tai tượng thực đề tài: ? ?Mô hình hóa động thái suất sinh khối và hấp thu các- bon của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium). .. Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3PG? ?? Chương TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Trên giới 1.1.1 Các phương pháp mô hình hóa mô sản lượng rừng Việc dự đoán tăng trưởng sản... tiêu nghiên cứu - Xác định suất, sinh khối hấp thu carbon rừng Keo tai tượng nghiên cứu cấp tuổi khác - Mô động thái suất sinh khối hấp thu carbon cho rừng Keo tai tượng nghiên cứu - Kiểm tra tính