Luận án tiến sĩ Lâm nghiệp: Xác định trữ lượng các bon của rừng Đước đôi (Rhizophora apiculata Blume) trồng tại Khu Dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn Cần Giờ - Thành phố Hồ Chí Minh

Mục tiêu của luận án là xây dựng các cơ sở khoa học để đề xuất những giải pháp nhằm quản lý bền vững hệ sinh thái rừng ngập mặn tại huyện Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh. Đồng thời làm cơ sở cho việc áp dụng mức chi trả dịch vụ môi trường rừng theo Nghị định 156/2018/NĐ-CP ngày 16 tháng 11 năm 2018 của Chính phủ về Quy định chi tiết thi hành một số điều của Luật Lâm nghiệp.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO                  BỘ NƠNG NGHIỆP VÀ PTNT VIỆN KHOA HỌC LÂM NGHIỆP VIỆT NAM ====================== HUỲNH ĐỨC HỒN XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG CÁC BON CỦA RỪNG ĐƯỚC ĐƠI  (Rhizophora apiculata) TRỒNG TẠI KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN  RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ ­ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH            LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP ii Hà Nội, Tháng 02/2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO                  BỘ NƠNG NGHIỆP VÀ PTNT VIỆN KHOA HỌC LÂM NGHIỆP VIỆT NAM ====================== HUỲNH ĐỨC HỒN XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG CÁC BON CỦA RỪNG ĐƯỚC ĐƠI  (Rhizophora apiculata) TRỒNG TẠI KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN  RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ ­ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chun ngành đào tạo: Điều tra và quy hoạch rừng Mã số: 9.62.02.08           LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN: iii PGS.TS. VIÊN NGỌC NAM Hà Nội, Tháng 02/2019 i TÓM TẮT Luận   án   “Xác   định   trữ   lượng     bon     rừng   Đước   đơi   (Rhizophora  apiculata Blume) trồng tại Khu Dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn Cần Giờ ­ Thành  phố Hồ Chí Minh” được thực hiện từ năm 2016 đến năm 2018. Mục tiêu của luận  án góp phần cho cơ sở khoa học để đề xuất các giải pháp nhằm bảo vệ và quản lý  bền vững hệ sinh thái rừng ngập mặn. Đồng thời làm cơ sở cho việc triển khai thực  hiện  chính  sách  chi  trả   dịch  vụ   môi   trường  rừng     Việt   Nam  theo  Nghị   định  156/2018/NĐ­CP ngày 16 tháng 11 năm 2018 của Chính phủ về Quy định chi tiết thi  hành một số điều của Luật Lâm nghiệp. Số liệu thu thập từ 150 ơ tiêu chuẩn mỗi ơ  có diện tích 500 m2 (25 m x 20 m) và chặt hạ 42 cây có cỡ đường kính thân cây (D1,3  m) từ nhỏ đến lớn để cân tính sinh khối và phân tích các bon. Kết quả nghiên cứu  như sau: Hệ số chuyển đổi từ sinh khối khơ qua các bon là 0,45.  Dạng phương trình Y = a*Xb thể  hiện tốt mối tương quan giữa các nhân  tố sinh khối, các bon và đường kính thân cây tại vị trí 1,3 m Tổng sinh khối  khơ  trung bình của quần thể  Đước đơi trong rừng ngập  mặn Cần Giờ  là 344,62 ± 106,38 tấn/ha biến động từ  140,33 đến 643,72 tấn/ha.  Quần thể Đước đơi ở cấp tuổi VII (tuổi từ 33 – 37) có tổng sinh khối khơi trung  bình cao nhất với giá trị là 430,64 ± 88,63 tấn/ha biến động từ 266,49 đến 643,72  tấn/ha. Quần thể Đước đơi ở cấp tuổi  V (tuổi từ 23 – 27) có tổng sinh khối khơ  thấp nhất  là  304,50  tấn/ha, biến động từ  140,33  đến  541,68 tấn/ha. Tổng sinh  khối của quần thể  Đước đôi trồng tại Khu Dự  trữ  Sinh quyển rừng ngập mặn   Cần Giờ đạt hơn 6,35 triệu tấn Tổng trữ  lượng các bon  trung bình của quần thể  Đước đơi trong Rừng  ngập mặn Cần Giờ  là 151,99 ± 46,14 tấn C/ha. Quần thể cấp tuổi VIII (tuổi từ  38 – 42) có trữ  lượng các bon tích lũy là 161,05 ± 40,46 tấn C/ha; cấp tuổi VII  (tuổi từ 33 – 37) tích lũy là 189,07 ± 38,78 tấn C/ha; cấp tuổi VI (tuổi từ 28 – 32)  ii tích lũy là 136,72 ± 46,08 tấn C/ha; cấp tuổi V (tuổi từ 23 – 27) tích lũy là 134,81  ± 42,34 tấn C/ha; cấp tuổi IV (tuổi từ 18 – 22) tích lũy là 138,34 ± 40,45 tấn C/ha.  Khả năng hấp thụ CO2 của rừng Đước đơi biến động trung bình từ 494,75   – 693,85 tấn CO2/ha ABSTRACT The thesis “Determine on the capacity of carbon accumulation of Rhizophora  apiculata Blume plantation forests in Can Gio Mangrove Biosphere Reserve, Ho Chi  Minh City”. The data were collected from 150 plots, each plot of 500 m 2 (25 m x 20  m) and cut 42 trees with diameter (D1,3 m) from small to large to calculate biomass  and carbon. The data is treated to find out the best equation which performances the  relationships between different factors and estimating the capacity of absorption of  Rhizophora apiculata Blume plantation forest The research results could be summarized with some main contents as follows:  The   allometric   equation   Y   =   a*Xb  demonstrates   the   relationship  between  biomass, carbon accumulation and trunk diameter.  The conversion coefficient from dry biomass to carbon is 0.45 The average dry biomass of the Rhizophora apiculata population in Can Gio  mangrove forest is 344.62 ± 106.38 tons/ha, ranging from 140.33 to 643.72 tons/ha.  The population at the age of VII years (age 33­37) had the highest average biomass  with the values of 430.64 ± 88.63 tons / ha ranging from 266.49 to 643.72 tons / ha.  The population at the age of V (aged 23­27) had the lowest dry biomass of 304.50  tons / ha, ranging from 140.33 to 541.68 tons / ha. The total biomass of the double  mangrove population in Can Gio mangrove forest reserve is estimated at over 6.35  million tons.  The average carbon stock in the Can Gio mangrove forest is 151.99 ± 46.14  tonnes  C/ha. Forest stand aged class VII (ages  38­42) with accumulated carbon  stocks   of   161.05   ±   40.46   tons   C/ha;   at   the   age   class   VII   (aged   33­37)   the  accumulation was 189.07 ± 38.78 tons C/ha; at the age class VI (aged 28 ­ 32), the  accumulation was 136.72 ± 46.08 tons C/ha; at the age class V (aged 23 ­ 27) the  accumulation was 134.81 ± 42.34 tones C/ha; at the age class IV (aged 18 ­ 22) the  iii accumulation  was   138.34  ± 40.45 tons   C/ha  The  result will  be   a  reference   for  calculating payments for forest environmental services in future iv LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tơi. Các số liệu, kết    nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai cơng bố  trong bất kỳ  cơng trình nào khác Tác giả Huỳnh Đức Hồn v LỜI CẢM ƠN Luận án này được thực hiện và hồn thành theo Chương trình đào tạo   Tiến sĩ của Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam. Để  hồn thành luận án này,   Tác giả  bày tỏ  lòng biết  ơn sâu sắc tới PGS.TS Viên Ngọc Nam đã tận tình   hướng dẫn, giúp đỡ cho tác giả trong q trình tổ chức thực hiện và hồn thành   luận án.  Xin được  trân trọng cảm  ơn GS.TS  Võ  Đại Hải,  TS  Vũ Tấn Phương   (Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam) đã đóng góp nhiều ý kiến q báu trong   q trình hồn thành Luận án Cũng nhân dịp này, xin được cám  ơn các Cán bộ  thuộc Viện Khoa học   Lâm nghiệp Việt Nam và Viện Khoa học Lâm nghiệp Nam Bộ  đã giúp đỡ, tạo   điều kiện hỗ trợ trong q trình xử lý, phân tích số liệu thực hiện luận án Xin trân trọng cảm ơn Ban Lãnh đạo và tập thể Phòng Quản lý Phát triển   tài ngun thuộc Ban Quản lý Rừng phòng hộ huyện Cần Giờ đã động viên, giúp   đỡ tạo điều kiện để hồn thành luận án.  Cuối cùng xin cảm  ơn gia đình đã ln đồng hành, động viên và chia sẻ   những khó khăn cùng tơi trong q trình hồn thành luận án này.        Tác giả luận án           Huỳnh Đức Hồn vi MỤC LỤC TĨM TẮT ABSTRACT LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1. Trên thế giới    1.1.1 Nghiên cứu về sinh khối    1.1.2. Nghiên cứu về trữ lượng các bon    1.1.3. Nghiên cứu xây dựng các mơ hình dự báo về sinh khối và các bon 1.2. Trong nước    1.2.1. Nghiên cứu về sinh khối    1.2.2. Nghiên cứu về trữ lượng các bon    1.2.3. Nghiên cứu xây dựng các mơ hình dự báo về sinh khối và các bon 1.3. Nhận xét, đánh giá về các phương pháp nghiên cứu sinh khối, các  Trang i ii iii iv v viii xi xv 6 11 15 17 17 21 25 27 bon và định hướng nghiên cứu của luận án    1.3.1. Phương pháp xác định, điều tra sinh khối cây rừng    1.3.2. Phương pháp xác định, điều tra trữ lượng các bon 1.3.3. Định hướng nghiên cứu của luận án Chương 2: NỘI DUNG,  PHƯƠNG PHÁP  VÀ ĐẶC ĐIỂM KHU  27 28 31 33 VỰC NGHIÊN CỨU 2.1. Nội dung nghiên cứu 2.2. Phương pháp nghiên cứu    2.2.1. Phương pháp luận    2.2.2.  Phương pháp nghiên cứu của luận án 2.3. Đặc điểm đối tượng nghiên cứu    2.3.1. Đặc điểm phân bố Đước    2.3.2. Hình thái và đặc điểm sinh trưởng    2.3.3. Đặc tính sinh thái    2.3.4. Cơng dụng và ý nghĩa kinh tế 2.4. Đặc điểm khu vực nghiên cứu 33 33 33 35 44 44 44 45 45 45 vii    2.4.1. Vị trí địa lý    2.4.2. Địa hình, địa mạo    2.4.3. Khí hậu, thủy văn    2.4.4. Thổ nhưỡng    2.4.5. Tài ngun rừng thực vật    2.4.6. Dân sinh kinh tế ­ xã hội Chương 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1. Đặc điểm lâm học quần thể rừng trồng Đước đơi    3.1.1. Các đặc trưng thống kê của rừng trồng Đước đơi    3.1.2. Phân bố số cây theo đường kính (N/D1,3)    3.1.3. Tương quan giữa chiều cao (Hvn) và đường kính (D1,3)    3.1.4. Tương quan giữa thể tích cây Đước đơi với chiều cao và đường  45 46 46 46 47 47 50 50 50 50 52 53 kính 3.2. Sinh khối cây cá thể và quần thể Đước đơi    3.2.1. Sinh khối cây cá thể    3.2.2. Sinh khối quần thể    3.2.3. Sinh kh ối r ừng Đước đơi tại Rừng ngập mặn Cần Giờ 54 54 72 86 3.3. Tích lũy các bon của cây cá thể và quần thể Đước đơi    3.3.1. Hàm lượng các bon trong sinh khối các bộ phận  (%)      3.3.2. Mơ hình tương quan giữa lượng các bon tích lũy với nhân tố  87 87 89 đường kính D1,3 và chiều cao Hvn    3.3.3. Ước lượng tích lũy các bon thơng qua nhân tố thể tích cây  96 rừng    3.3.4. Trữ lượng các bon của quần thể Đước đơi  3.4. Lập bảng tra sinh khối khơ, lượng tích lũy các bon và lượng CO 2  99 108 hấp thụ của lồi Đước đơi KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐàCƠNG BỐ TÀI LIỆU THAM KHẢO 110 113 114 160 Total (Corr.) 44,4579 34 Correlation Coefficient = ­0,975574 R­squared = 95,1745 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 95,0282 percent Standard Error of Est. = 0,25497 Mean absolute error = 0,206356 Durbin­Watson statistic = 0,355591 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,742523 11  ln(Ccanh) = ­2,53589 + 1,8015*ln(D1,3)  Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate ­2,53589 1,8015 Standard Error 0,236142 0,0868846 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 31,1306 Residual 2,38957 Total (Corr.) 33,5202 Df 33 34 T Statistic ­10,7388 20,7344 Mean Square 31,1306 0,0724114 P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio 429,91 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = 0,963697 R­squared = 92,8712 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 92,6552 percent Standard Error of Est. = 0,269094 Mean absolute error = 0,204405 Durbin­Watson statistic = 0,968398 (P=0,0002) Lag 1 residual autocorrelation = 0,505192 12  Ccanh = exp(0,279116 + 0,122101*D1,3)  Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 0,279116 0,122101 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Standard Error 0,146733 0,00818414 T Statistic 1,9022 14,9193 P­Value 0,0659 0,0000 161 Source Model Residual Total (Corr.) Sum of Squares 29,1922 4,32799 33,5202 Df 33 34 Mean Square 29,1922 0,131151 F­Ratio 222,58 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = 0,933212 R­squared = 87,0884 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 86,6972 percent Standard Error of Est. = 0,362148 Mean absolute error = 0,281497 Durbin­Watson statistic = 0,539495 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,706289 13  Ccanh = (­2,42593 + 1,50475*sqrt(D1,3))^2  Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate ­2,42593 1,50475 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 73,2972 Residual 10,1977 Total (Corr.) 83,4949 Standard Error 0,394397 0,0977048 Df 33 34 T Statistic ­6,15099 15,401 Mean Square 73,2972 0,309023 F­Ratio 237,19 P­Value 0,0000 0,0000 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = 0,936944 R­squared = 87,7864 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 87,4163 percent Standard Error of Est. = 0,555898 Mean absolute error = 0,39344 Durbin­Watson statistic = 0,82116 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,552625 14  Ccanh = 1/(­0,13951 + 3,85364/D1,3)  Coefficients Parameter Intercept Slope Analysis of Variance Least Squares Estimate ­0,13951 3,85364 Standard Error 0,019364 0,208674 T Statistic ­7,20459 18,4673 P­Value 0,0000 0,0000 162 Source Model Residual Total (Corr.) Sum of  Squares 1,12416 0,108776 1,23294 Df Mean Square F­Ratio P­Value 33 34 1,12416 0,00329625 0,0000 341,04 Correlation Coefficient = 0,954869 R­squared = 91,1775 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 90,9101 percent Standard Error of Est. = 0,057413 Mean absolute error = 0,0368084 Durbin­Watson statistic = 1,36312 (P=0,0162) Lag 1 residual autocorrelation = 0,311331 15  Ccanh = exp(3,85166 ­ 19,7133/D1,3)  Coefficients Least Squares Parameter Estimate Intercept 3,85166 Slope ­19,7133 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 29,4173 Residual 4,10292 Total (Corr.) 33,5202 Standard Error 0,118925 1,28158 Df 33 34 T Statistic 32,3872 ­15,382 Mean Square 29,4173 0,124331 P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio 236,60 Correlation Coefficient = ­0,936802 R­squared = 87,7599 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 87,3889 percent Standard Error of Est. = 0,352606 Mean absolute error = 0,279318 Durbin­Watson statistic = 0,608885 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,604369 16 . ln(Cla) = ­3,11885 + 1,58465*ln(D1,3) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate ­3,11885 1,58465 Standard Error 0,221034 0,0813261 T Statistic ­14,1102 19,4851 P­Value 0,0000 0,0000 P­Value 0,0000 163 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Model Residual Total (Corr.) Sum of Squares 24,0873 2,09361 26,1809 Df 33 34 Mean Square 24,0873 0,0634427 F­Ratio 379,67 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = 0,959183 R­squared = 92,0033 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 91,761 percent Standard Error of Est. = 0,251878 Mean absolute error = 0,202494 Durbin­Watson statistic = 1,63798 (P=0,1011) Lag 1 residual autocorrelation = 0,154071 17. Cla = exp(­0,66033 + 0,108487*D1,3) Coefficients Least Squares Parameter Estimate Intercept ­0,66033 Slope 0,108487 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of  Df Squares Model 23,0451 Residual 3,13578 33 Total (Corr.) 26,1809 Standard Error 0,124899 0,00696631 T Statistic ­5,28691 15,573 P­Value 0,0000 0,0000 Mean Square F­Ratio P­Value 23,0451 0,0950236 242,52 0,0000 34 Correlation Coefficient = 0,938204 R­squared = 88,0226 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 87,6597 percent Standard Error of Est. = 0,308259 Mean absolute error = 0,246868 Durbin­Watson statistic = 1,05565 (P=0,0007) Lag 1 residual autocorrelation = 0,459612 18. Cla = (­1,01715 + 0,743616*sqrt(D1,3))^2 Coefficients Least Squares Standard Parameter Estimate Error Intercept ­1,01715 0,171192 T Statistic ­5,9416 P­Value 0,0000 164 Slope 0,743616 0,0424097 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 17,9001 Residual 1,92133 Total (Corr.) 19,8215 Df 33 34 17,5341 Mean Square 17,9001 0,0582221 Correlation Coefficient = 0,950299 R­squared = 90,3068 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 90,0131 percent Standard Error of Est. = 0,241293 Mean absolute error = 0,186966 Durbin­Watson statistic = 1,49243 (P=0,0420) Lag 1 residual autocorrelation = 0,175633 0,0000 F­Ratio 307,45 P­Value 0,0000 165 19. Cla = 1/(­0,297085 + 9,8096/D1,3) Coefficients Least Squares Standard Parameter Estimate Error Intercept ­0,297085 0,0649361 Slope 9,8096 0,699776 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 7,2843 Residual 1,22326 Total (Corr.) 8,50756 Df 33 34 T Statistic ­4,57503 14,0182 Mean Square 7,2843 0,0370684 P­Value 0,0001 0,0000 F­Ratio 196,51 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = 0,925319 R­squared = 85,6215 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 85,1858 percent Standard Error of Est. = 0,192531 Mean absolute error = 0,122856 Durbin­Watson statistic = 1,84256 (P=0,2567) Lag 1 residual autocorrelation = 0,0592292 20. Cla = exp(2,48958 ­ 17,2128/D1,3) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 2,48958 ­17,2128 Standard Error 0,113742 1,22573 T Statistic 21,888 ­14,0429 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 22,4278 22,4278 Residual 3,75306 33 0,113729 Total (Corr.) 26,1809 34 Correlation Coefficient = ­0,925553 R­squared = 85,6649 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 85,2305 percent Standard Error of Est. = 0,337238 Mean absolute error = 0,26384 Durbin­Watson statistic = 0,991212 (P=0,0003) Lag 1 residual autocorrelation = 0,399016 P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio 197,20 P­Value 0,0000 166 21. ln(Cretmd) = ­3,53483 + 2,24986*ln(D1,3) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate ­3,53483 2,24986 Standard Error 0,271523 0,0999026 T Statistic ­13,0185 22,5205 P­Value 0,0000 0,0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 48,5547 Residual 3,15929 Total (Corr.) 51,7139 Df 33 34 Mean Square 48,5547 0,095736 F­Ratio 507,17 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = 0,968973 R­squared = 93,8908 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 93,7057 percent Standard Error of Est. = 0,309412 Mean absolute error = 0,241274 Durbin­Watson statistic = 0,49827 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,685841 22. Cretmd = (­3,3257 + 1,86836*sqrt(D1,3))^2 Coefficients Least Squares Standard Parameter Estimate Error Intercept ­3,3257 0,407836 Slope 1,86836 0,101034 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 113,0 Residual 10,9046 Total (Corr.) 123,905 Df 33 34 Correlation Coefficient = 0,954983 R­squared = 91,1992 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 90,9326 percent Standard Error of Est. = 0,57484 Mean absolute error = 0,414042 T Statistic ­8,15451 18,4924 Mean Square 113,0 0,330441 F­Ratio 341,97 P­Value 0,0000 0,0000 P­Value 0,0000 167 Durbin­Watson statistic = 0,667135 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,645312 23. Cretmd = exp(4,51575 ­ 25,5322/D1,3) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 4,51575 ­25,5322 Standard Error 0,0903286 0,973415 T Statistic 49,9925 ­26,2295 P­Value 0,0000 0,0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 49,347 Residual 2,36698 Total (Corr.) 51,7139 Df 33 34 Mean Square 49,347 0,0717267 F­Ratio 687,99 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = ­0,976847 R­squared = 95,4229 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 95,2842 percent Standard Error of Est. = 0,267818 Mean absolute error = 0,20708 Durbin­Watson statistic = 0,637292 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,663042 24. Cretmd = 1/(­0,338326 + 6,78398/D1,3) Coefficients Standard Error 0,0610625 0,658032 T Statistic ­5,54065 10,3095 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model Residual Total (Corr.) 33 34 3,48381 0,0327778 Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate ­0,338326 6,78398 3,48381 1,08167 4,56548 Correlation Coefficient = 0,873543 R­squared = 76,3077 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 75,5897 percent P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio P­ Value 106,29 0,0000 168 Standard Error of Est. = 0,181046 Mean absolute error = 0,123794 Durbin­Watson statistic = 0,578232 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,609747 25. Cretmd = (6,95676 ­ 36,8338/D1,3)^2 Coefficients Least Squares Standard Parameter Estimate Error Intercept 6,95676 0,270351 Slope ­36,8338 2,9134 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 102,702 Residual 21,2031 Total (Corr.) 123,905 Df 33 34 T Statistic 25,7324 ­12,6429 Mean Square 102,702 0,642519 F­Ratio 159,84 P­Value 0,0000 0,0000 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = ­0,910426 R­squared = 82,8876 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 82,369 percent Standard Error of Est. = 0,801573 Mean absolute error = 0,652351 Durbin­Watson statistic = 0,388889 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,75387 26. ln(Credmd) = ­3,2367 + 2,16229*ln(D1,3) Coefficients Least Squares Standard Parameter Estimate Error Intercept ­3,2367 0,247559 Slope 2,16229 0,0910855 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 44,8488 Residual 2,62624 Total (Corr.) 47,4751 T Statistic ­13,0744 23,7392 Df Mean Square 44,8488 33 0,0795829 34 Correlation Coefficient = 0,971947 R­squared = 94,4682 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 94,3006 percent Standard Error of Est. = 0,282104 Mean absolute error = 0,216745 P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio 563,55 P­Value 0,0000 169 Durbin­Watson statistic = 1,25135 (P=0,0060) Lag 1 residual autocorrelation = 0,35284 170 27. Credmd = exp(0,183554 + 0,144011*D1,3) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 0,183554 0,144011 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 40,6084 Residual 6,86672 Total (Corr.) 47,4751 Standard Error 0,184825 0,0103087 Df 33 34 T Statistic 0,993126 13,9698 Mean Square 40,6084 0,208083 P­Value 0,3279 0,0000 F­Ratio 195,15 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = 0,924858 R­squared = 85,5361 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 85,0978 percent Standard Error of Est. = 0,456161 Mean absolute error = 0,344007 Durbin­Watson statistic = 0,519214 (P=0,0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0,646276 28. Credmd = (­3,59309 + 1,96237*sqrt(D1,3))^2 Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate ­3,59309 1,96237 Standard Error 0,377468 0,0935108 T Statistic ­9,51893 20,9855 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 124,658 124,658 Residual 9,34106 33 0,283062 Total (Corr.) 133,999 34 Correlation Coefficient = 0,964515 R­squared = 93,029 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 92,8178 percent Standard Error of Est. = 0,532036 Mean absolute error = 0,379794 Durbin­Watson statistic = 1,1645 (P=0,0025) Lag 1 residual autocorrelation = 0,415383 P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio 440,39 P­Value 0,0000 171 29. Credmd = exp(4,4671 ­ 24,1217/D1,3) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 4,4671 ­24,1217 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 44,0453 Residual 3,42973 Total (Corr.) 47,4751 Standard Error 0,108732 1,17174 Df 33 34 T Statistic 41,0835 ­20,5862 Mean Square 44,0453 0,103931 P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio 423,79 P­Value 0,0000 Correlation Coefficient = ­0,963202 R­squared = 92,7757 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 92,5568 percent Standard Error of Est. = 0,322384 Mean absolute error = 0,246761 Durbin­Watson statistic = 0,988992 (P=0,0003) Lag 1 residual autocorrelation = 0,47326  30. Credmd = 1/(­0,246598 + 5,22958/D1,3 )  Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate ­0,246598 5,22958 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 2,07023 Residual 0,562312 Total (Corr.) 2,63255 Standard Error 0,0440267 0,474449 Df 33 34 Correlation Coefficient = 0,886792 R­squared = 78,64 percent R­squared (adjusted for d.f.) = 77,9927 percent Standard Error of Est. = 0,130536 Mean absolute error = 0,0869995 Durbin­Watson statistic = 0,945363 (P=0,0002) Lag 1 residual autocorrelation = 0,456558 T Statistic ­5,6011 11,0224 Mean Square 2,07023 0,0170398 P­Value 0,0000 0,0000 F­Ratio 121,49 P­Value 0,0000 172 173 MỘT SỐ HÌNH ẢNH TRONG Q TRÌNH THỰC HIỆN LUẬN ÁN CHẶT CÂY GIẢI TÍCH VÀ CÂN ĐO SINH KHỐI CÂY CÁ THỂ 174 MỘT SỐ HÌNH ẢNH TRONG Q TRÌNH THỰC HIỆN LUẬN ÁN  THU THẬP MẪU PHÂN TÍCH   ... lượng các bon theo cấp tuổi và cấp đường kính của   rừng Đước đơi trồng tại Khu Dự trữ Sinh quyển Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh ­ Xây dựng được các mơ hình dự  báo sinh khối và trữ lượng các bon rừng Đước đơi trồng tại Khu Dự trữ Sinh quyển Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh. .. trên mặt đất, chưa có cơng trình nghiên cứu dưới mặt đất. Vì vậy, luận án nghiên  cứu sinh Xác định trữ lượng các bon của rừng Đước đơi (Rhizophora apiculata   Blume) trồng tại Khu Dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn Cần Giờ ­ Thành phố Hồ Chí Minh  ... (Rhizophora apiculata)  TRỒNG TẠI KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN  RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ ­ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chun ngành đào tạo: Điều tra và quy hoạch rừng Mã số: 9.62.02.08           LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP