Distance – ANN)
Chỉ số này có ý nghĩa rất quan trọng trong nghiên cứu sinh thái rừng. Tất cả các khoảng cách từ cây nghiên cứu đến cây gần nhất trong TT có tuân theo quy luật nào không? Nó được dùng để phán đoán xem một TT cây rừng có phân bố ngẫu nhiên hay không ngẫu nhiên, giai đoạn phát triển của quần thể cây rừng và cho ta dự báo được thời điểm kinh doanh rừng phù hợp.
Để phân tích cho trạng thái rừng tại các OĐĐ, luận văn tiến hành phân tích cho TT các OĐĐ, các NLCUT và LCUT. Đầu vào là vị trí không gian của tất cả các cây trên mặt đất theo một hệ tọa độ giả định. Dưới đây là vị trí các cây của hai OĐĐ Ba Vì số 2 và Cúc Phương số 3 đại diện cho giá trị các OĐĐ.
Chỉ số ANN chỉ dùng cho một cây xét đến cây gần nhất của nó. Trong quá trình xem xét, khoảng cách xác định được thể hiện ở các giá trị ngẫu nhiên, không có rào cản, tất cả các yếu tố xung quanh được đồng nhất, ảnh hưởng đến giá trị nghiên cứu là khoảng cách trung bình từ cây đó đến cây gần nhất với nó. Vì vậy, nó thể hiện rất tốt quy luật phân bố của cây với cây gần nhất. Khi đưa vị trí của các cây vào tính toán thì kết quả thu được trên các OĐĐ với từng loại đối tượng NC mặc định diện tích cho toàn bộ KVNC được biểu diễn dưới một biểu đồ. Trên biểu đồ thể hiện rõ giá trị của chỉ số ANN, hệ số kiểm tra Z Score và mô phỏng được dạng, xu hướng của phân bố của cây theo khoảng cách từ cây đến cây gần nhất với nó. Cụ thể ở đây xét cho đối tượng một số OĐĐ được thể hiện trong hình 4.5:
Với TT của OĐĐ số 01 Ba Vì có giá trị ANN = 0,96 < 1, hệ số kiểm tra Z Score = -1,59 nằm trong ngưỡng -1,96 – 1,96 nên phân bố là ngẫu nhiên. Và trên đồ họa ô vuông được khoanh đỏ mang giá trị random và đứng giữa 5 ô vuông nên cũng mô phỏng phân bố ngẫu nhiên.
Với TT của OĐĐ số 03 Ba Vì có giá trị ANN = 0,94 < 1, hệ số kiểm tra Z Score = -3,83 nằm ngoài ngưỡng -1,96 – 1,96 nên H- và Z Score mang dấu âm (< 0) nên phân bố là cụm. Và trên đồ họa ô vuông được khoanh đỏ chạy về ô cuối cùng phía bên trái có chữ Clustered (cụm) nên cũng mô phỏng phân bố cụm.
Với TT của OĐĐ số 03 Cúc Phương có giá trị ANN = 9,54 >> 1, hệ số kiểm tra Z Score = 436,67 nằm ngoài ngưỡng -1,96 – 1,96 nên H- và Z Score mang dấu dương (> 0) nên phân bố là phân tán. Và trên đồ họa ô vuông được khoang đỏ chạy về ô cuối cùng phía bên phải có chữ Dispersed (phân tán) nên đồ họa cũng mô phỏng rất rõ phân bố phân tán các cây trên KVNC của VQG Cúc Phương theo khoảng các đến cây gần nhất.
Tương tự như vậy, tổng hợp kết quả cho tất cả các đối tượng NC trên các OĐĐ ở hình 4.5 (TT), 4.6 (NLCUT), 4.7 (LCUT) vào bảng 4.12.
OĐĐ số 01 Ba Vì OĐĐ số 02 Ba Vì
OĐĐ số 03 Ba Vì OĐĐ số 01 Cúc Phương
Hình 4.5: Kết quả nghiên cứu chỉ số ANN cho TT các OĐĐ Bảng 4.12: Bảng tổng hợp kết quả nghiên cứu chỉ số ANN
Đối tượng NC VQG Ba Vì VQG Cúc Phương
Kết quả Số 1 Số 2 Số 3 Số 1 Số 2 Số 3 Tổng thể ANN 0,96 0,96 0,94 0,97 0,97 9,54 Z Score -1,59 -2,13 -3,83 -1,37 -1,6 436,67 Kết luận H+ H- H- H+ H+ H- Phân bố Ngẫu nhiên Cụm Cụm Ngẫu nhiên Ngẫu nhiên Phân tán NLC UT ANN 0,91 0,99 0,86 0,94 0,99 1,08 Z Score -2,75 0,24 -3,56 -2,4 -0,56 3,17 Kết luận H- H+ H- H- H+ H-
Phân bố Cụm nhiênNgẫu Cụm Cụm Ngẫunhiên Phântán
LCUT
ANN 1,01 0,94 0,87 0,94 0,94 1,06
Z Score 0,21 -1,49 -3,82 -1,75 -1,75 1,32
Kết luận H+ H+ H- H+ H+ H+
Phân bố nhiênNgẫu nhiênNgẫu Cụm nhiênNgẫu Ngẫunhiên Ngẫunhiên
Bảng 4.12 thể hiện việc xét phân bố của các OĐĐ trên từng đối tượng NC là TT, NLCUT, LCUT. Trong mỗi đối tượng đó tiến hành xem xét 6 OĐĐ và tính toán xem có bao nhiêu OĐĐ có các phân bố cụm, ngẫu nhiên, phân tán. Tỷ lệ được tính bằng tỷ số của số OĐĐ có một dạng phân bố *100/ Tổng số OĐĐ
điều tra (6 OĐĐ). Cụ thể như với TT có 2 OĐĐ có phân bố cụm là Ba Vì số 2 và Ba Vì số 3, tỷ lệ: 2*100/6 = 33,33%. Có 3 OĐĐ ngẫu nhiên là Ba Vì số 1, Cúc Phương số 1, Cúc Phương số 2, tỷ lệ: 3*100/6 = 50%. Tương tự chỉ có 1 OĐĐ có phân bố phân tán là Cúc Phương số 3 với tỷ lệ là 16,67%. Lần lượt tính tất cả các giá trị cho 3 đối tượng NC, kết quả thể hiện tại bảng 4.13.
Tại bảng 4.12 và 4.13: Qua kết quả nghiên cứu phân bố ngẫu nhiên chiếm vị trí cao nhất với hai đối tượng nghiên cứu là TT (50%) và LCUT (83,33%). Tiếp theo là phân bố cụm – hay là sự tập trung lại với nhau. LCUT có phân bố cụm là ít nhất (0,00%) hay không thể hiện phân bố cụm. Như vậy, phân bố của cây rừng đến đến cây gần nhất tại kiểu rừng kín lá rộng thường xanh thường phân bố ngẫu nhiên và có xu hướng cụm lại với nhau. Trong QXTV rừng thì các cây có khoảng cách nhất định và liên hệ với nhau và được xác định bởi mối quan hệ giữa các thành phần thực vật. Sau khi đất thích ứng với các điều kiện khí hậu và đất đai sẽ sinh trưởng, phát triển tại nơi mọc của chúng và sẽ được điều hòa bởi mối quan hệ giữa các cây trồng cùng hoặc khác loài. Rừng hỗn giao phức tạp các loài sẽ tồn tại không chỉ thích ứng với khí hậu, đất đai, mà còn có sự thích ứng hài hòa với nhau. Điều này thể hiện được rõ sự hỗn loài, mối tương tác và khả năng tận dụng không gian sống của các cây trong rừng.
Bảng 4.13: Bảng tổng hợp phân bố theo chỉ số ANN tại các OĐĐ
Phân bố Đối tượng NC
Cụm Ngẫu nhiên Phân tán
Số lượng (OĐĐ) Tỷ lệ (%) Số lượng (OĐĐ) Tỷ lệ (%) Số lượng (OĐĐ) Tỷ lệ (%) TT 2 33,33 3 50,00 1 16,67 NLCUT 3 50,00 2 33,33 1 16,67 LCUT 1 16,67 5 83,33 0 0,00
Phân bố khoảng cách cây có ý nghĩa lớn trong việc nghiên cứu sinh thái quần thể rừng. Một số nhà sinh thái và lâm học đã vận dụng nó để kiểm tra
hình thái phân bố cây rừng ở một thời điểm nào đó. Đặc biệt là Clark và Evans đã dùng trị số trung bình khoảng cách gần nhất (kể từ cây làm chuẩn) qua đo đạc thực tế so với khoảng cách kỳ vọng để phán đoán xem một tổng thể cây rừng có phân bố ngẫu nhiên hay không ngẫu nhiên. Điều này có ý nghĩa đến việc phán đoán đến giai đoạn phát triển của quần thể cây rừng và cho ta dự báo được thời điểm kinh doanh rừng hợp lý. Còn với trạng thái QXTV tự nhiên thì phân bố của cây đến cây gần nhất cũng định hướng được những tác động phù hợp vào đó đảm bảo được ý nghĩa phát triển bền vững nhất cho rừng.
Trong các OĐĐ bản thân phân bố của tổng thể đã rất phức tạp, vậy NLCUT có tuân theo quy luật, giống với tổng thể và có khác nhiều với LCUT không? Các đối tượng này phù hợp với nhau như thế nào? Có thể dùng quy luật của đối tượng này để kết luận cho đối tượng khác trong cùng tổng thể đó được không?.... Để trả lời những thắc mắc đó, luận văn đã so sánh những ô có giá trị phân bố tương đương nhau theo từng cặp và cho cả ba đối tượng nghiên cứu. Kết quả các giá trị giống nhau được thể hiện trong bảng 4.14.
Bảng 4.14: Bảng tổng hợp kết quả phân bố giống nhau theo chỉ số ANN của các đối tượng NC tại các OĐĐ
STT Đối tượng NC Số lượng(OĐĐ) Tỷ lệ (%) Ghi chú
1 TT - NLCUT 3 50,00 1Cm, 1NN, 1PT
2 TT - LCUT 4 66,67 1Cm, 3NN
3 NLCUT - LCUT 3 50,00 1Cm, 2NN
4 TT - NLCUT - LCUT 2 33,33 1Cm, 1NN
Kết hợp bảng 4.12 và bảng 4.14 đề tài thấy: giữa TT và NLCUT có 6 OĐĐ được xác định phân bố thì có 3 OĐĐ cho kết quả phân bố giống nhau đó là OĐĐ số 3 Ba Vì (cùng phân bố cụm), OĐĐ số 2 Cúc Phương (cùng phân bố ngẫu nhiên) và OĐĐ số 3 Cúc Phương (cùng phân bố phân tán), chiếm 50,0% là giống nhau. Với cặp đối tượng TT và LCUT giống nhau phân
bố tới 4/6 OĐĐ có phân bố giống nhau (OĐĐ số 1 Ba Vì, số 1, 2 Cúc Phương đều cùng phân bố ngẫu nhiên) và OĐĐ số 3 Ba Vì có cùng phân bố cụm).
Tương tự với các cặp đối tượng khác cũng được lần lượt tính mức độ giống nhau theo tỷ lệ phần trăm. Từ bảng 4.14 chúng ta thấy phân bố NLCUT giống TT đến 50,0%, LCUT cũng là 50,0% và giống chung cả hai đối tượng này là chỉ 33,33. Các cặp đối tượng nghiên cứu đều cho kết quả giống nhau là lớn hơn hoặc bằng 50.0%. Do dung lượng mẫu xem xét của chúng ta còn ít nên chưa thể khẳng định được chắc chắn nhưng có thể thấy rằng: tuy không hoàn toàn giống nhau nhưng phân bố của NLCUT có xu hướng tuân theo quy luật phân bố của TT và có thể thể hiện phân bố cho LCUT. Các đối tượng này có thể thể hiện được quy luật phân bố cho nhau theo chỉ số ANN.
OĐĐ số 01 Ba Vì OĐĐ số 02 Ba Vì
OĐĐ số 02 Cúc Phương OĐĐ số 03 Cúc Phương
Hình 4.6: Kết quả nghiên cứu chỉ số ANN cho NLCUT các OĐĐ
OĐĐ số 01 Ba Vì OĐĐ số 02 Ba Vì
OĐĐ số 03 Ba Vì OĐĐ số 01 Cúc Phương
Hình 4.7: Kết quả nghiên cứu chỉ số ANN cho LCUT các OĐĐ 4.3.2. Chỉ số xác định phân bố ở các khoảng cách khác nhau (Multi- Distance Spatial Cluster Analysis: Ripley's K-function)
Để nghiên cứu quy luật phân bố cây trên mặt đất tại các khoảng cách khác nhau, đề tài sử dụng chỉ số K-function. Với mỗi đối tượng trên hai khu vực nghiên cứu đề tài đều xem xét phân bố ở các khoảng cách là từ 1 đến 100m (kích thước của OĐĐ trên thực địa) với độ rộng mỗi khoảng xem xét là 1m. Tuy nhiên trong khoảng xem xét đến 30 m thì hầu như phân bố của các đối tượng đều tuân theo và thể hiện rõ quy luật chung. Do vậy, đề tài chỉ đưa ra phân tích ở các khoảng cách từ 1 đến 30m. Cụ thể quy luật phân bố ở các khoảng cách khác nhau trong OĐĐ số 1 Ba Vì được thể hiện chi tiết dưới đây.
Đối tượng cụ thể của chúng ta là OĐĐ số 1 Ba Vì cần nghiên cứu cho TT, NLCUT và LCUT. Qua quá trình chạy thì chỉ cần đến khoảng cách 20m thì quy luật phân bố của các đối tượng này đã được thể hiện đầy đủ. Dưới đây, luận văn phân tích cho phân bố chi tiết trong hai khoảng cách là từ 1m đến 10m, từ 1m đến 15m của TT và NLCUT, từ 1m đến 10m, từ 1m đến 20m của LCUT.
Xét với đối tượng là TT các cây rừng trong OĐĐ số 1 Ba Vì thì thấy rằng trong khoảng cách từ 1m đến 7m thì đường đường màu đỏ nằm phía trên
đường màu xanh nên phân bố là cụm, từ 7m đến 8,5m thì đường màu đỏ nằm trùng lên đường màu xanh nên phân bố là ngẫu nhiên và khi khoảng cách xem xét là lớn hơn 8,5m có đường màu đỏ nằm phía dưới đường màu xanh nên từ đây trở đi phân bố của các cây là phân tán.
Tương tự như vậy với NLCUT thì trong khoảng xem xét là 1m đến 8,7m thì phân bố cây rừng là cụm, từ 8,7m đến 10,5m đường quan sát nằm trùng lên đường kỳ vọng nên phân bố là ngẫu nhiên và từ 10,5m trở lên thì phân bố các cây là phân tán.
TT OĐĐ với khoảng cách là 10m TT OĐĐ với khoảng cách là 15m
LCUT với khoảng cách là 10m LCUT với khoảng cách là 20m
Hình 4.8: Chỉ số K – function trong OĐĐ số 1 Ba Vì
Đối tượng nghiên cứu là LCUT thì trong khoảng 10m vẫn chưa hết phân bố cụm. Đường màu đỏ vẫn nằm phía trên đường màu xanh. Xét sang biểu đồ thể hiện khoảng cách lên đến 20m thì thấy rằng: Phân bố các cây cụm trong khoảng từ 1 đến 10,5m, ngẫu nhiên từ 10,5m đến 12m và khoảng cách tăng dần từ 12m thì phân bố là phân tán.
Cùng với dòng phân tích này, đề tài đã nghiên cứu phân bố của cây rừng ở các khoảng cách khác nhau cho tất cả các OĐĐ với TT cây, NLCUT và LCUT tại hai KVNC. Các kết quả phân tích này đều được thể hiện trong bảng 4.15.
Bảng 4.15: Bảng tổng hợp kết quả nghiên cứu với chỉ sô K - function
OĐ
Đ Phân bố
VQG Ba Vì VQG Cúc Phương
TT NLCUT LCUT TT NLCUT LCUT
Số 1 Cụm 1 – 7 1 – 8,7 1 – 10,5 1 - 2 1 – 4,5 1 – 9 Ngẫu nhiên 7 – 8,5 8,7 – 10,5 10,5 – 12 2 - 6 4,5 – 8 9 – 11,5 Phân tán > 8,5 >10,5 > 12 > 6 > 8 > 11,5 Số 2 Cụm 1 - 7 1 – 12,5 1 - 19 1 -2 1 – 6 1 – 10,5 Ngẫu nhiên 7 – 9,5 12,5 – 14 19 - 22 2 - 9 6 – 9,5 10,5 - 13 Phân tán > 9,5 > 14 > 22 > 9 > 9,5 > 13
Số 3 Cụm 1 - 10 1 – 12,5 1 – 16 1 - 5 1 - 7 1 – 9 Ngẫu nhiên 10 - 13 12,5 – 14,5 16 – 18,5 5 - 7 7 – 10 9 – 12 Phân tán > 13 > 14,5 > 18,5 > 7 > 10 > 12
(Các khoảng cách xem xét tính là met)
Bảng số liệu thể hiện rõ ràng với tất cả các OĐĐ tại các khu vực khác nhau, giá trị nghiên cứu khác nhau đều cho thấy: Khi khoảng cách nghiên cứu là ngắn thì các cây có xu hướng cụm lại với nhau. Khi tiến ra xa hơn chúng sẽ phân bố ngẫu nhiên và dần đến các cây phân tán.
Về bản chất, chỉ số này cũng đưa ra quy luật phân bố không gian của các cây trên mặt đất hay trên mặt phẳng ngang giống ANN. Nhưng về mức độ chi tiết và cụ thể, chính xác phân bố thì chỉ số này có ý nghĩa lớn hơn nhiều. Chỉ số này cho chúng ta xác định được chi tiết hơn quy luật phân bố của các cây trên khoảng cách khác nhau. Giá trị tính được ở đây là tính cho tất cả các cặp, cho tất cả các cây trên các khoảng cách được đưa ra xem xét còn chỉ số ANN chỉ tính với cây gần nhất. Khi mà khu vực xem xét là nhỏ thì khoảng cách từ cây muốn xác định phân bố đến các cây xung quanh trong đó là ngắn, có sự tương đồng với nhau, sự chênh lệch thấp nên chúng cụm lại với nhau. Ở đây ta đều thấy trong khoảng cách 20 m trở lại các cây phân bố cụm với nhau. Khi mở rộng hơn khu vực quan sát thì khoảng cách theo từng cặp từ một cây đến cây xung quanh nó càng có sự khác biệt dẫn đến phân bố của nó cũng tăng dần từ ngẫu nhiên đến phân tán. Vậy mạng hình phân bố là một cây có khoảng cách với tất cả các cây trong khu vực xem xét. Khi khoảng cách càng tăng dần lên thì phân bố theo chiều hướng từ cụm đến ngẫu nhiên và cuối cùng là phân tán.
Từ nghiên cứu với TT đến NLCUT và LCUT thì khoảng cách để có được sự chuyển đổi từ phân bố cụm sang phân bố ngẫu nhiên tăng. Ví dụ với