Các nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra mối tương quan giữa chiều cao và đường kính thân cây không giống nhau ở các khu vực khác nhau. Sự tương quan này được xem như một nhấn tố quan trọng trong công tác điều tra rừng. Các tác giả đã chỉ ra được quy luật của mối tương quan ấy bằng cách xây dựng những phương trình toán học cụ thể để mô phỏng quá trình sinh trưởng của cây rừng, đó là hàm tăng trưởng hay mô hình sinh trưởng.
Ngoài việc mô phỏng quá trình sinh trưởng của cây rừng, phương trình mô tả tương quan giữa 2 nhân tố chiều cao và đường kính cây rừng cũng được sử dụng để xây dựng phương trình tính sinh khối cho lâm phần. Bằng cách thu thập các số liệu đo
đếm về chiều cao vút ngọn, đường kính của các cây tiêu chuẩn, sau đó phân tích các quy luật sinh học về mối quan hệ, tìm ra mô hình tối ưu và phù hợp nhất để mô tả mối tương quan chiều cao và đường kính.
Để xác định số lượng cây cá thể cần thiết trong việc xây dựng các mối tương quan, đề tài dựa trên những loài có độ ưu thế cao của 30 ô đo đếm, tính số cây cần lấy của từng loài dựa trên tỉ lệ phần trăm theo độ ưu thế. Sau đó chia cấp kính cho những loài cần lấy trên tổng số cây được chọn ở mỗi loài.
Sau khi tính toán, đề tài xác định 56 cây thuộc 10 loài: Cóc trắng, Dà vôi, Đước đôi, Dà quánh, Mắm trắng, Mắm biển, Mắm đen, Giá, Bần trắng, Quao nước. Số cây mỗi loài cần lấy được trình bày tại bảng 3.5
Bảng 3.5. Các loài có chỉ số IVI cao và số cây cần lấy để xây dựng phương trình sinh khối
Stt Loài Số cá thể (cây) IVI % Số cây cần lấy
1 Mắm trắng 129 18,06 11 2 Mắm đen 87 14,67 9 3 Giá 99 12,89 8 4 Dà quánh 117 11,74 7 5 Đước đôi 61 8,93 5 6 Cóc trắng 68 8,54 5 7 Bần trắng 35 7,57 5 8 Mắm biển 73 6,90 4 9 Quao nước 15 2,39 1 10 Dà vôi 9 1,30 1 Tổng 56
Từ dãy số liệu 56 cây được chọn để mô phỏng mối quan hệ giữa đường kính và chiều cao, kết quả phân tích được các mô hình tương quan được thể hiện tại bảng 3.6.
Bảng 3.6. Các phương trình tương quan giữa chiều cao và đường kính
Stt Phương trình tương quan R2 (%) P SEE MAE SSR
1 H = exp(0.8975 + 0.5558*ln(D)) 89,27 0,00 0,10 0,09 0,55 2 H = -1.946 + 3.43*√𝐷 89,04 0,00 0,11 0,07 0,68 3 H = exp(1.876 + 0.001881*D2) 86,79 0,00 0,11 0,07 0,68 4 H = 1/(0.05896 + 0.5222/D) 86,60 0,00 0,01 0,01 0,01
Bốn phương trình được trình bày tại bảng 3.6 đều có giá trị R2 tương đối cao, trong khoảng từ 86,60 % đến 89,27 %. Như vậy, giữa các số liệu đo đếm chiều cao và đường kính có mối tương quan khá chặt chẽ với nhau.
Giá trị P-Value các phương trình đều bằng 0 (< 0,05) điều đó cho thấy có mối quan hệ mang ý nghĩa thống kê giữa chiều cao Hvnvà đường kính D1,3 ở mức độ tin cậy 95 %. Vì vậy các phương trình này có thể sử dụng để xây dựng giới hạn dự báo cho các quan sát khác.
Dựa theo tiêu chuẩn để chọn lựa 1 phương trình tốt nhất mô phỏng mối tương quan giữa Hvn và D1,3 thì phương trình (1) có hệ số R2 cao nhất (89,27 %) và phương trình (4) có hệ số R2
thấp nhất (86,6 %), đối với giá trị SEE phương trình (2), (3) là cao nhất (0,11) và phương trình (4) là thấp nhất (0,01). Giá trị MAE, phương trình (1) là lớn nhất (0,89) và phương trình (4) thấp nhất (0,01). Giá trị SSR, phương trình (2), (3) là cao nhất (0,68) và phương trình (4) là thấp nhất (0,01).
Sau khi phân tích, so sánh các phương trình tương quan, kết quả lựa chọn phương trình (1) là phù hợp nhất để thể hiện mối tương quan giữa Hvn và D1,3 vì các chỉ tiêu đều thỏa mãn yêu cầu thống kê như các giá trị SEE = 0,1; MAE = 0,09; SSR = 0,55 rất nhỏ, mặc dù không phải là những giá trị nhỏ nhất so với phương trình khác nhưng cũng không lớn hơn quá nhiều và hệ số xác định R2
cao nhất, cho thấy mối tương quan giữa chiều cao và đường kính là chặt chẽ hơn cả. Mặt khác, dạng phương trình (1) đơn giản và dễ sử dụng hơn so với các phương trình còn lại.
Phương trình (1) sau khi sử dụng hệ số điều chỉnh CF và chuyển về dạng phương trình tuyến tính, có dạng như sau:
Hvn = 2,4658*D1,30.5558 (3.1)
(Với 3,5 cm ≤ D1,3 ≤ 23,4 cm)
(Hvn: Chiều cao vút ngọn (m); D1,3: Đường kính tại vị trí 1,3 m của cây (cm))