(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu mối quan hệ tương hỗ giữa sinh trưởng keo tai tượng (acacia mangium willd ) trồng thuần loài với một số tính chất đất ở tuyên quang và thừa thiên huế​

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN THÙY MỸ LINH NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ TƯƠNG HỖ GIỮA SINH TRƯỞNG KEO TAI TƯỢNG (Acacia mangium Willd.) TRỒNG THUẦN LỒI VỚI MỘT SỐ TÍNH CHẤT ĐẤT Ở TUYÊN QUANG VÀ THỪA THIÊN HUẾ LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP Hà Nội - 2010 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN THÙY MỸ LINH NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ TƯƠNG HỖ GIỮA SINH TRƯỞNG KEO TAI TƯỢNG (Acacia mangium Willd.) TRỒNG THUẦN LỒI VỚI MỘT SỐ TÍNH CHẤT ĐẤT Ở TUN QUANG VÀ THỪA THIÊN HUẾ Chuyên ngành: LÂM HỌC Mã số: 60.62.60 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI THẾ ĐỒI TS PHAN MINH SÁNG Hà Nội – 2010 i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành nghiên cứu này, cố gắng, nỗ lực thân, nhận hỗ trợ từ phía cán Phòng Lâm Sinh – Viện Khoa học Lâm Nghiệp Việt Nam trình khảo sát trường điều tra thực tế để có số liệu đầy đủ đáng tin cậy Bên cạnh đó, khơng thể không kể đến quan tâm tạo điều kiện thuận lợi từ phía ban lãnh đạo cán Trung tâm Nghiên cứu sinh thái Môi trường rừng suốt trình thực đề tài Xin chân thành cảm ơn TS Bùi Thế Đồi TS Phan Minh Sáng, người hướng dẫn tận tình để đề tài đạt kết mục tiêu đặt Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè, đồng nghiệp đóng góp ý kiến quý báu giúp luận văn hồn thiện Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân tơi Các số liệu, kết trình bày luận văn trung thực chưa công bố công trình luận văn trước Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 15 tháng năm 2010 Tác giả Nguyễn Thùy Mỹ Linh ii MỤC LỤC Trang phụ bìa LỜI CẢM ƠN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC BẢNG v DANH MỤC CÁC HÌNH vi ĐẶT VẤN ĐỀ Chương TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .4 1.1 Tổng quan ảnh hưởng lập địa đến trồng .4 1.1.1 Trên giới 1.1.2 Ở Việt Nam .6 1.2 Tổng quan ảnh hưởng rừng trồng đến đất 1.2.1 Trên giới 1.2.2 Ở Việt Nam 13 1.3 Tổng quan Keo tai tượng (Acacia mangium Willd.) .17 1.3.1 Trên giới 17 1.3.2 Ở Việt Nam 19 1.4 Mơ hình ảnh hưởng hỗn hợp, phần mềm R ứng dụng chúng 20 1.4.1 Mơ hình ảnh hưởng hỗn hợp .20 1.4.2 Tổng quan phần mềm R 21 Chương 23 MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23 2.1 Mục tiêu nghiên cứu 23 2.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 23 2.3 Địa điểm nghiên cứu 24 2.4 Nội dung nghiên cứu 24 2.5 Phương pháp nghiên cứu 24 iii Chương 29 ĐẶC ĐIỂM KHÁI QUÁT KHU VỰC NGHIÊN CỨU 29 3.1 Tỉnh Tuyên Quang 29 3.2 Tỉnh Thừa Thiên Huế 31 Chương 35 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 35 4.1 Ảnh hưởng đất đến sinh khối rừng trồng Keo tai tượng 35 4.1.1 Đặc điểm sinh khối rừng trồng Keo tai tượng loài 35 4.1.2 Đặc điểm đất lâm phần rừng trồng Keo tai tượng loài 37 4.1.3 Phân tích ảnh hưởng tính chất đất đến sinh trưởng sinh khối lâm phần Keo tai tượng 48 4.2 Ảnh hưởng kiểu sử dụng đất đến lập địa 52 4.2.1 Đặc điểm sinh khối kiểu sử dụng đất 52 4.2.2 Đặc điểm đất kiểu sử dụng đất 54 4.2.3 Phân tích ảnh hưởng kiểu sử dụng đất đến tính chất đất 65 Chương 69 KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KIẾN NGHỊ 69 5.1 Kết luận .69 5.2 Tồn 71 5.3 Kiến nghị 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC 72 iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT BD Dung trọng đất (Bulk Density, g/cm3) FRA Đánh giá tài nguyên rừng toàn cầu (Global Forest Resource Assessment ) KSD Kiểu sử dụng đất LME Mơ hình ảnh hưởng hỗn hợp (Linear Mixed-effect Model) N Nitơ tổng số (%) pH Độ pH đất P2O5 Lân dễ tiêu (Extractable P, mg/kg đất) Repl Lần lặp (Replication) RT Rừng trồng (Plantation) RTS Rừng thứ sinh (Secondary) SD Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) S% Hệ số biến động Site Lập địa SK Sinh khối (tấn/ha) SOC Tổng Cacbon đất (Soil Organic Carbon, %) TEC Tổng cation bazơ trao đổi (cmol/kg đất) (Total Exchangeable Base Cations) TQ Tuyên Quang TTH Thừa Thiên Huế v DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1 Sinh khối tăng trưởng sinh khối lâm phần rừng trồng Keo tai tượng 35 Bảng 4.2 Dung trọng đất lâm phần Keo tai tượng 38 Bảng 4.3 Đặc điểm pH đất lâm phần Keo tai tượng 400 Bảng 4.4 Hàm lượng cacbon đất lâm phần Keo tai tượng 422 Bảng 4.5 Nitơ tổng số đất lâm phần Keo tai tượng 44 Bảng 4.6 Đặc điểm lân dễ tiêu đất lâm phần Keo tai tượng 46 Bảng 4.7 Tổng cation bazơ trao đổi đất lâm phần Keo tai tượng 47 Bảng 4.8 Ảnh hưởng tuổi tính chất đất với sinh khối rừng trồng theo mơ hình ảnh hưởng hỗn hợp Bảng 4.9 49 So sánh ảnh hưởng tính chất đất đến sinh khối lâm phần Keo tai tượng theo ANCOVA LME 51 Bảng 4.10 Tổng hợp mơ hình ảnh hưởng tiêu đất đến sinh khối rừng trồng Keo tai tượng 51 Bảng 4.11 Đặc điểm Sinh khối lâm phần nghiên cứu 53 Bảng 4.12 Đặc điểm dung trọng kiểu sử dụng đất 55 Bảng 4.13 Đặc điểm độ pH đất kiểu sử dụng đất 57 Bảng 4.14 Tổng cacbon đất kiểu sử dụng đất 58 Bảng 4.15 Hàm lượng Nitơ tổng số kiểu sử dụng đất 60 Bảng 4.16 Hàm lượng lân dễ tiêu đất kiểu sử dụng đất 62 Bảng 4.17 Tổng Cation bazơ trao đổi đất kiểu sử dụng đất 63 Bảng 4.18 Ảnh hưởng sinh khối lâm phần kiểu sử dụng đất đến tính chất đất theo mơ hình ảnh hưởng hỗn hợp 65 Bảng 4.19 So sánh ảnh hưởng sinh khối kiểu sử dụng đất đến tính chất đất theo ANCOVA LME 67 Bảng 4.20 Tổng hợp mơ hình ảnh hưởng sinh khối kiểu sử dụng đất đến tính chất đất 688 vi DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 2.1 Sơ đồ bố trí thí nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng kiểu sử dụng đất đến tính chất đất 25 Hình 4.1 Tăng trưởng sinh khối lâm phần rừng trồng Keo tai tượng 37 Hình 4.2 Biến đổi dung trọng đất lâm phần Keo tai tượng 39 Hình 4.3 Biến đổi pH đất lâm phần Keo tai tượng 41 Hình 4.4 Biến đổi tổng cacbon đất lâm phần Keo tai tượng 43 Hình 4.5 Biến đổi Nitơ tổng số đất lâm phần Keo tai tượng 45 Hình 4.6 Biến đổi Lân dễ tiêu đất lâm phần Keo tai tượng 46 Hình 4.7 Biến đổi tổng cation bazơ trao đổi đất lâm phần Keo tai tượng Hình 4.8 Hình 4.9 48 Độ tương quan tính chất đất với sinh khối rừng trồng Keo tai tượng 50 Tăng trưởng sinh khối kiểu sử dụng đất 54 Hình 4.10 Biến đổi dung trọng đất kiểu sử dụng đất 56 Hình 4.11 Biến đổi pH đất kiểu sử dụng đất 58 Hình 4.12 Biến đổi Tổng cacbon đất kiểu sử dụng đất 59 Hình 4.13 Biến đổi hàm lượng Nitơ tổng số đất kiểu sử dụng đất 61 Hình 4.14 Biến đổi hàm lượng Lân dễ tiêu đất kiểu sử dụng đất 63 Hình 4.15 Biến đổi Tổng cation bazơ trao đổi đất kiểu sử dụng đất 64 Hình 4.16 Xu hướng ảnh hưởng sinh khối kiểu sử dụng đất đến tính chất đất 66 ĐẶT VẤN ĐỀ Theo báo cáo Đánh giá tài nguyên rừng toàn cầu 2010 FAO (FRA 2010) [46], tổng diện tích rừng tồn cầu ước tính khoảng tỷ ha, bao phủ 31% diện tích đất tồn cầu, tương đương với trung bình 0,6 rừng/đầu người Tuy nhiên, thập kỷ gần đây, khoảng 13 triệu rừng năm bị chuyển đổi sang mục đích sử dụng khác bị nguyên nhân tự nhiên so với 16 triệu rừng bị hàng năm vào năm 1990 Rừng tự nhiên chiếm 36% tổng diện tích rừng tồn cầu bị suy giảm 40 triệu tính đến năm 2000 Mặc dù tỷ lệ phá rừng có giảm cịn tình trạng đáng báo động Các nước phát triển ví “cái kho dự trữ” rừng nhiệt đới dần bị cạn kiệt Trong khoảng thời gian từ năm 1981 – 1985 diện tích rừng nhiệt đới giảm xuống 1,93 tỷ với tốc độ phá rừng 11,3 triệu ha/năm; giai đoạn 1980 – 1990 tốc độ phá rừng nhiệt đới nước phát triển 14,63 triệu ha/năm theo điều tra tốc độ 12,91 triệu ha/năm (FAO, 2006) [45] Mặc dù rừng thứ sinh rừng trồng khơng thể có thành phần, giá trị đa dạng sinh học cấu trúc phức tạp rừng nguyên sinh ban đầu chúng đóng vai trò quan trọng việc cung cấp sản phẩm lâm nghiệp truyền thống, làm giảm áp lực vào vùng cần bảo vệ cung cấp dịch vụ sinh thái quan trọng điều hòa dòng chảy bảo vệ lưu vực Chúng góp phần vào phát triển bền vững nhiều quốc gia phát triển (Evans Turnbull, 2004) [43] Cũng theo thống kê FAO (FRA 2010) [46], diện tích rừng trồng tăng lên đáng kể đến năm 2010, chiếm 7% diện tích rừng tồn giới, tương đương với 64 triệu Trong giai đoạn 2005 – 2010, diện tích rừng trồng tăng lên triệu năm ¾ rừng trồng loài địa ¼ lồi nhập nội 30% tương đương với khoảng 1,2 tỷ rừng giới sử dụng chủ yếu để cung cấp sản phẩm gỗ lâm sản gỗ Phương thức truyền thống để làm tăng nhanh chóng độ che phủ rừng suất gỗ cao trồng rừng gỗ loại Nhưng thực tế nhiều rừng trồng loại bao gồm rừng trồng lồi ngoại lai sử dụng hiệu cho nhiều mục đích khác Chính vậy, rừng trồng loại đem lại nhiều vấn đề mơi trường sinh thái chúng đem lại suất bền vững quản lý tốt Hầu hết rừng trồng vùng nhiệt đới loại loài trồng phổ biến Thơng, Bạch đàn Keo kỹ thuật trồng đơn giản đem lại suất cao Gần đây, nhiều khu rừng trồng hỗn loài thiết lập (chủ yếu loài địa) không đáp ứng nhu cầu cung cấp gỗ mà đem lại giá trị sinh thái đa dạng sinh học, phục hồi độ phì đất Trong vấn đề trồng rừng hỗn loài đem lại lợi ích hay bất lợi cho kinh tế sinh thái cịn tranh cãi trồng rừng loại tiếp tục giữ vai trò quan trọng việc đem lại lợi ích cho kinh tế xã hội cách giảm áp lực trực tiếp đến đa dạng sinh học khu rừng tự nhiên nhiệt đới đóng vai trị vùng đệm rào cản xung quanh khu bảo tồn (Evans and Turnbull, 2004) [43] Ở Việt Nam, theo Quyết định số 1267/QĐ-BNN-KL việc cơng bố trạng rừng tồn quốc năm 2008 [5], tổng diện tích rừng nước ta 13.118.776 (trong đó, rừng tự nhiên 10.348.591 2.770.182 rừng trồng); độ che phủ rừng toàn quốc năm 2008 38,7% Tuy diện tích rừng có tăng, chất lượng rừng tự nhiên rừng trồng thấp, chưa đáp ứng chức sản xuất phịng hộ Trong trạng diện tích chưa sử dụng tồn quốc cịn 6,7 triệu ha, với đồi núi trọc 6,16 triệu chiếm 18,59% diện tích tự nhiên nước, chủ yếu lại đất thối hóa [5] Việc kinh doanh loại trồng sinh trưởng nhanh, chu kỳ kinh doanh ngắn tiềm ẩn nguy làm suy giảm độ phì đất Vậy vấn đề đặt làm để vừa tạo sản lượng rừng trồng cung cấp gỗ nguyên liệu lại vừa đảm bảo khả phục hồi đất tốt để hướng tới mục tiêu sử dụng đất bền vững lâm nghiệp vấn đề cấp thiết cần Call: lm(formula = SK ~ SOC) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -57.32 -22.25 2.06 14.40 63.26 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -33.48 19.72 -1.698 0.0959 SOC 51.82 8.33 6.221 1.07e-07 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 28.53 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4413, Adjusted R-squared: 0.4299 F-statistic: 38.71 on and 49 DF, p-value: 1.066e-07 > mod3 summary(mod3) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 453.2592 462.7183 -221.6296 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 23.38406 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 23.38406 15.90591 Fixed effects: SK ~ N Value (Intercept) 58.67617 N 115.78330 Correlation: (Intr) N -0.839 Std.Error 18.07106 71.65656 DF 38 38 t-value 3.246968 1.615809 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.60842428 -0.15756125 0.01349563 0.20725260 2.86124086 p-value 0.0024 0.1144 Number of Observations: 51 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 12 > mod4 summary(mod4) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 454.1837 463.6428 -222.0918 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 18.22839 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 18.22839 16.51237 Fixed effects: SK ~ pH Value (Intercept) 262.64233 pH -42.30803 Correlation: (Intr) pH -0.993 Std.Error 67.45556 15.80882 DF 38 38 t-value 3.893561 -2.676229 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.96226099 -0.24108401 -0.03322727 0.16435334 2.84457702 Number of Observations: 51 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 12 Tính R2 > reg abline(reg) > summary (reg) Call: lm(formula = SK ~ pH) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max p-value 0.0004 0.0109 -59.554 -16.847 -2.254 21.694 60.531 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 375.61 46.39 8.096 1.36e-10 *** pH -69.28 11.08 -6.251 9.59e-08 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 28.47 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4437, Adjusted R-squared: 0.4323 F-statistic: 39.08 on and 49 DF, p-value: 9.59e-08 > mod5 summary(mod5) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 465.5555 475.0146 -227.7777 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 25.12057 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 25.12057 16.03924 Fixed effects: SK ~ P Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) 78.89588 12.801063 38 6.163228 0.0000 P 0.26283 0.449685 38 0.584487 0.5623 Correlation: (Intr) P -0.57 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.74112502 -0.15029253 -0.02470431 0.15846249 2.68634903 Number of Observations: 51 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 12 > mod6 summary(mod6) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 445.7615 455.2206 -217.8807 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 21.38842 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 21.38842 14.41368 Fixed effects: SK ~ BD Value (Intercept) 189.92261 BD -89.67179 Correlation: (Intr) BD -0.955 Std.Error 30.32579 24.33341 DF 38 38 t-value 6.262743 -3.685130 p-value 0e+00 7e-04 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.60839206 -0.38359620 -0.02438389 0.28119761 2.56861356 Number of Observations: 51 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 12 Tính R2 > reg summary (reg) Call: lm(formula = SK ~ BD) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -54.523 -30.081 2.268 26.687 64.252 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 227.54 33.03 6.888 9.90e-09 *** BD -120.97 28.10 -4.305 7.97e-05 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 32.51 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2745, Adjusted R-squared: 0.2597 F-statistic: 18.54 on and 49 DF, p-value: 7.969e-05 > mod7 summary(mod7) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 456.5516 466.0107 -223.2758 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 24.68021 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 24.68021 15.38120 Fixed effects: SK ~ TEC Value (Intercept) 91.83800 TEC -13.04349 Correlation: (Intr) TEC -0.383 Std.Error 11.17565 6.43378 DF 38 38 t-value 8.217685 -2.027345 p-value 0.0000 0.0597 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.60474973 -0.20434654 -0.01383839 0.22777951 2.53421598 Number of Observations: 51 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 12 Phan tich anh huong cua kieu su dung dat den cac tinh chat dat bang LME > mod1 summary(mod1) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 50.25337 59.23242 -19.12669 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 0.1281574 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) StdDev: 8.803721e-06 Fixed effects: SOC ~ SK + KSD Value (Intercept) 1.5485566 SK 0.0072074 KSDSecondary 0.0284976 Correlation: (Intr) SK -0.897 KSDSecondary -0.735 Residual 0.3218326 Std.Error 0.20835882 0.00186119 0.13260277 DF 23 23 t-value 7.432163 3.872485 0.214910 SK 0.588 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.073948790 -0.542025511 -0.007335428 0.440408532 2.040437613 Number of Observations: 36 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 Tính R Call: lm(formula = SOC ~ SK) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.75616 -0.20819 0.05319 0.15496 0.64399 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.536499 0.117911 13.031 8.89e-15 *** SK 0.007538 0.001306 5.773 1.70e-06 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 0.336 on 34 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.495, Adjusted R-squared: 0.4802 F-statistic: 33.33 on and 34 DF, p-value: 1.696e-06 > mod2 summary(mod2) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik -105.8887 -96.90967 58.94436 p-value 0.0000 0.0008 0.8383 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 0.01067199 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 0.007474414 0.02983227 Fixed effects: N ~ SK + KSD Value Std.Error (Intercept) 0.17104337 0.01974788 SK 0.00045992 0.00017599 23 KSDSecondary -0.01573944 0.01310822 Correlation: (Intr) SK SK -0.895 KSDSecondary -0.730 0.562 DF t-value p-value 23 8.661354 0.0000 2.613344 0.0155 -1.200731 0.2836 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.15213251 -0.53936000 -0.01363526 0.68586000 1.46494418 Number of Observations: 36 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 Tính R Call: lm(formula = N ~ SK) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.058953 -0.021825 0.001408 0.030882 0.048078 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.1536956 0.0112698 13.638 2.41e-15 *** SK 0.0005792 0.0001248 4.641 4.99e-05 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 0.03212 on 34 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.3878, Adjusted R-squared: 0.3698 F-statistic: 21.54 on and 34 DF, p-value: 4.991e-05 > mod3 summary(mod3) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 4.521874 13.50092 3.739063 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 0.2217672 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 0.1819380 0.1146284 Fixed effects: pH ~ SK + KSD Value (Intercept) 4.511263 SK -0.003316 KSDSecondary 0.067251 Correlation: (Intr) SK -0.853 KSDSecondary -0.700 Std.Error 0.22999003 0.00195299 0.13850225 DF 23 23 t-value 19.615037 -1.697831 0.485557 SK 0.591 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -2.08920679 -0.36787865 0.02332969 0.42067553 1.58193762 Number of Observations: 36 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 > mod4 summary(mod4) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 218.8078 227.7868 -103.4039 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 5.94022 Formula: ~1 | KSD %in% SITE p-value 0.0000 0.1030 0.6478 StdDev: (Intercept) 1.111409 Residual 3.478672 Fixed effects: P ~ SK + KSD Value (Intercept) 19.173451 SK -0.011632 KSDSecondary -2.347113 Correlation: (Intr) SK SK -0.819 KSDSecondary -0.717 0.759 Std.Error 4.525757 0.036895 2.035591 DF 23 23 t-value 4.236518 -0.315264 -1.153038 p-value 0.0003 0.7554 0.3010 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -3.14262505 -0.39333808 0.00816506 0.48504432 1.83789359 Number of Observations: 36 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 > mod5 summary(mod5) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik -44.61818 -35.63913 28.30909 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 3.596408e-06 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 0.04652303 0.0712754 Fixed effects: BD ~ SK + KSD Value (Intercept) 1.5017900 SK -0.0031164 KSDSecondary -0.1357845 Correlation: (Intr) SK SK -0.881 Std.Error 0.05369937 0.00047144 0.04093551 DF 23 23 t-value 27.966624 -6.610273 -3.317036 p-value 0.0000 0.0000 0.0211 KSDSecondary -0.718 0.482 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -1.9914945 -0.5755750 0.2533331 0.7005162 1.3505462 Number of Observations: 36 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 Tính R Call: lm(formula = BD ~ SK + KSD) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.17867 -0.05942 0.01395 0.05262 0.12980 Coefficients: Estimate Std Error t value (Intercept) 1.4992061 0.0418569 35.817 SK -0.0030906 0.0003688 -8.381 KSDSecondary -0.1347068 0.0316354 -4.258 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 0.08283 on 33 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.6805, Adjusted R-squared: 0.6611 F-statistic: 35.14 on and 33 DF, p-value: 6.668e-09 Pr(>|t|) < 2e-16 *** 1.11e-09 *** 0.000161 *** > mod6 summary(mod6) Linear mixed-effects model fit by REML Data: data1 AIC BIC logLik 32.8897 41.86875 -10.44485 Random effects: Formula: ~1 | SITE (Intercept) StdDev: 6.046759e-06 Formula: ~1 | KSD %in% SITE (Intercept) Residual StdDev: 0.2010868 0.2167446 Fixed effects: TEC ~ SK + KSD Value (Intercept) 1.3001269 Std.Error 0.20231299 DF 23 t-value 6.426315 p-value 0.0000 SK KSDSecondary Correlation: SK KSDSecondary -0.0062205 -0.2638335 0.00176994 0.15553892 23 -3.514527 -1.696254 0.0019 0.1506 (Intr) SK -0.878 -0.716 0.477 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -1.3691829 -0.5280752 -0.1537036 0.2217292 3.4127423 Number of Observations: 36 Number of Groups: SITE KSD %in% SITE 12 Tính R Call: lm(formula = TEC ~ SK) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.377226 -0.244732 -0.005249 0.118766 1.016715 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.043526 0.106216 9.825 1.83e-11 *** SK -0.004651 0.001176 -3.955 0.000369 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Residual standard error: 0.3027 on 34 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.3151, Adjusted R-squared: 0.2949 F-statistic: 15.64 on and 34 DF, p-value: 0.0003687 Anh huong cua cac tinh chat dat den sinh khoi rung bang ANCOVA > ancova(SK ~ SITE * SOC, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="only plantns" #! + ,blocks=soil , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soil) + ) Analysis of Variance Table Response: SK SITE Df 11 Sum Sq 61531 Mean Sq 5594 F value 99.339 Pr(>F) < 2.2e-16 *** SOC 1810 1810 32.147 SITE:SOC 11 6506 591 10.504 Residuals 27 1520 56 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(SK ~ SITE * N, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="only plantns" #! + ,blocks=soil , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soil) + ) Analysis of Variance Table Response: SK Df Sum Sq Mean Sq F value SITE 11 61531 5594 22.6962 N 270 270 1.0973 SITE:N 11 2912 265 1.0741 Residuals 27 6654 246 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(SK ~ SITE * AGE, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="only plantns" #! + ,blocks=soil , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soil) + ) Analysis of Variance Table Response: SK Df Sum Sq Mean Sq F value SITE 11 61531 5594 688.56 AGE 9528 9528 1172.88 Residuals 38 309 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(SK ~ SITE * BD, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="only plantns" #! + ,blocks=soil , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soil) + ) Analysis of Variance Table Response: SK Df SITE 11 BD SITE:BD 10 Sum Sq 61531 1921 5576 Mean Sq 5594 1921 558 F value 66.9227 22.9792 6.6708 5.072e-06 *** 3.896e-07 *** Pr(>F) 7.856e-11 *** 0.3041 0.4162 Pr(>F) < 2.2e-16 *** < 2.2e-16 *** Pr(>F) < 2.2e-16 *** 4.875e-05 *** 3.291e-05 *** Residuals 28 2340 84 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(SK ~ SITE * N, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="only plantns" #! + ,blocks=soil , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soil) + ) Analysis of Variance Table Response: SK Df Sum Sq Mean Sq F value SITE 11 61531 5594 22.6962 N 270 270 1.0973 SITE:N 11 2912 265 1.0741 Residuals 27 6654 246 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(SK ~ SITE * P, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="only plantns" #! + ,blocks=soil , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soil) + ) Analysis of Variance Table Response: SK Df Sum Sq Mean Sq F value SITE 11 61531 5594 26.1629 P 52 52 0.2453 SITE:P 11 4012 365 1.7058 Residuals 27 5773 214 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(SK ~ SITE * TEC, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="only plantns" #! + ,blocks=soil , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soil) + ) Analysis of Variance Table Response: SK Df SITE 11 TEC SITE:TEC 11 Residuals 27 Sum Sq 61531 843 7127 1867 Mean Sq 5594 843 648 69 F value 80.8855 12.1883 9.3685 Pr(>F) 7.856e-11 *** 0.3041 0.4162 Pr(>F) 1.451e-11 *** 0.6244 0.1257 Pr(>F) < 2.2e-16 *** 0.001671 ** 1.225e-06 *** Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ Anh huong cua cac kieu su dung dat den tinh chat dat bang ANCOVA > ancova(pH ~ KSD + SK, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="Secondary vs Plantation" #! + ,blocks=soilgroup , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soilgroup) + ) Analysis of Variance Table Response: pH Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) KSD 0.38234 0.38234 5.3598 0.02697 * SK 1.82808 1.82808 25.6270 1.535e-05 *** Residuals 33 2.35402 0.07133 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(SOC ~ KSD + SK, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="Secondary vs Plantation" #! + ,blocks=soilgroup , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soilgroup) + ) Analysis of Variance Table Response: SOC Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) KSD 0.6724 0.6724 5.8111 0.02166 * SK 3.1131 3.1131 26.9046 1.063e-05 *** Residuals 33 3.8184 0.1157 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(TEC ~ KSD + SK, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="Secondary vs Plantation" #! + ,blocks=soilgroup , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soilgroup) + ) Analysis of Variance Table Response: TEC Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) KSD 0.00010 0.00010 0.0012 0.972 SK 1.89688 1.89688 23.6048 2.797e-05 *** Residuals 33 2.65188 0.08036 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(N ~ KSD + SK, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="Secondary vs Plantation" #! + ,blocks=soilgroup , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soilgroup) + ) Analysis of Variance Table Response: N Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 0.011025 0.011025 10.792 0.002420 ** 0.012560 0.012560 12.295 0.001332 ** 33 0.033712 0.001022 KSD SK Residuals Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(BD ~ KSD + SK, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="Secondary vs Plantation" #! + ,blocks=soilgroup , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soilgroup) + ) Analysis of Variance Table Response: BD Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) KSD 0.00025 0.00025 0.0365 0.8496 SK 0.48196 0.48196 70.2469 1.106e-09 *** Residuals 33 0.22641 0.00686 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > ancova(P ~ KSD + SK, data=data1 #, between=0 # + ,superpose.level.name="Secondary vs Plantation" #! + ,blocks=soilgroup , blocks.cex=2, blocks.pch=levels(soilgroup) + ) Analysis of Variance Table Response: P Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 31.14 31.14 1.0793 0.3064075 377.97 377.97 13.1017 0.0009763 *** 33 952.01 28.85 KSD SK Residuals Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ ... đến sinh trưởng Keo tai tượng ảnh hưởng rừng trồng Keo tai tượng đến đất Còn quan hệ tương tác hai đối tượng chưa thực cách Chính vậy, đề tài ? ?Nghiên cứu mối quan hệ tương hỗ sinh trưởng Keo tai. .. Nghiên cứu ảnh hưởng đất đến sinh trưởng sinh khối lâm phần rừng trồng Keo tai tượng - Đặc điểm sinh trưởng sinh khối tăng trưởng sinh khối rừng trồng Keo tai tượng loài - Đặc điểm đất rừng trồng Keo. .. tai tượng (Acacia mangium Willd.) trồng loài với số tính chất đất Tuyên Quang Thừa Thiên Huế” thực nhằm làm phong phú thêm kết nghiên cứu loài Keo tai tượng việc đánh giá tương tác rừng trồng Keo