D−ới đây là kết quả phân tích ảnh h−ởng của từng yếu tố hoàn cảnh cũng nh− ảnh h−ởng tổng hợp của chúng đến sinh tr−ởng thảo quả.
5.4.1. ảnh h−ởng của từng yếu tố của hoàn cảnh đến sinh tr−ởng của thảo quả. quả.
Các yếu tố hoàn cảnh ảnh h−ởng đến sinh tr−ởng thảo quả luôn là ảnh h−ởng tổng hợp trong mối quan hệ tác động lẫn nhaụ Tuy nhiên, để xây dựng những ph−ơng trình toán học mô phỏng ảnh h−ởng tổng hợp của các yếu tố hoàn cảnh đến sinh tr−ởng cần phải lựa chọn các yếu tố hoàn cảnh và quy luật tác động của từng yếu tố đến sinh tr−ởng. Cơ sở khoa học của việc lựa chọn các yếu tố hoàn cảnh và dạng toán học phản ảnh quan hệ tác động của từng yếu tố trong ph−ơng trình mô phỏng ảnh h−ởng tổng hợp là phân tích ảnh h−ởng của từng yếu tố của hoàn cảnh đến sinh tr−ởng. Những yếu tố hoàn cảnh có mặt trong ph−ơng trình tổng hợp sẽ là những yếu tố có quan hệ chặt với sinh tr−ởng. Dạng toán học phản ảnh quan hệ tác động của từng yếu tố trong ph−ơng trình tổng hợp chính là dạng toán học phản ảnh liên hệ của nó với sinh tr−ởng trong ph−ơng trình t−ơng quan đơn lẻ.
a) ảnh h−ởng của độ cao so với mặt n−ớc biển đến sinh tr−ởng của thảo quả thảo quả
Độ cao so với mặt n−ớc biển là một yếu tố quan trọng có ảnh h−ởng đến chế độ khí hậu đặc biệt là chế độ nhiệt ẩm và qua đó ảnh h−ởng đến sinh tr−ởng cây rừng. Tuỳ theo điều kiện khí hậu và địa hình của địa ph−ơng mà ở mỗi khu vực ảnh h−ởng của độ cao so với mặt n−ớc biển đến sinh tr−ởng có những đặc điểm riêng. Để phân tích ảnh h−ởng của độ cao so với mặt n−ớc biển (độ cao địa hình) đến sinh tr−ởng thảo quả ở khu vực nghiên cứu, đề tài đã thống kê chiều cao của thảo quả và độ cao địa hình của các điểm điều tra (phụ biểu 08).
0.00.5 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 1000 1500 2000 2500
Từ số liệu ở phụ biểu 08 cho phép xây dựng biểu đồ phản ảnh liên hệ giữa chiều cao bình quân của thảo quả với độ cao địa hình d−ới đâỵ
Biểu đồ 5.7. Liên hệ giữa chiều cao của thảo quả với độ cao địa hình
Đề tài đã sử dụng phần mềm SPSS để lựa chọn dạng hàm toán học mô phỏng liên hệ giữa chiều cao thảo quả với độ cao địa hình, kết quả nh− saụ
Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 H LIN .186 148 33.89 .000 3.6894 -.0007 H LOG .158 148 27.80 .000 10.5799 -1.0851 H INV .129 148 22.02 .000 1.5234 1641.06 H QUA .315 147 33.87 .000 -1.9996 .0060 -2.E-06 H COM .203 148 37.64 .000 4.2423 .9997 H POW .175 148 31.48 .000 113.215 -.5164 H S .147 148 25.47 .000 .4143 789.696 H EXP .203 148 37.64 .000 4.2423 -.0003
Từ kết quả phân tích trên có thể nhận thấy nếu áp dụng dạng hàm số bậc hai (QUA) để mô phỏng liên hệ giữa chiều cao thảo quả với độ cao địa hình sẽ đ−ợc hệ số xác định (hệ số t−ơng quan) cao nhất (R2=0.32). Vì vậy, nên chọn dạng ph−ơng trình bậc hai để mô phỏng liên hệ giữa hai đại l−ợng nàỵ
Sử dụng phần mềm SPSS với việc thử nghiệm nhiều ph−ơng pháp đổi biến khác nhau đề tài nhận đ−ợc ph−ơng trình thực nghiệm có hệ số t−ơng quan cao nhất nh− saụ
H =2.78775- 0.0000019x(DC-1610)2 với R= 0.54
Độ cao (m) Chiều cao ( m)
Sự tồn tại của hệ số t−ơng quan đ−ợc khẳng định bằng giá trị của chỉ tiêu
Significance F ≈ 0.0000 < 0.05. Sự tồn tại của các tham số a và b trong ph−ơng trình đ−ợc khẳng định bằng giá trị |Ta|= 54.69 và |Tb|= 8.26 đều lớn hơn T05(k=148) =1.98. Phân tích giá trị các tham số và hệ số t−ơng quan của ph−ơng trình liên hệ giữa chiều cao thảo quả với độ cao địa hình trên đây cho phép đi đến một số nhận xét sau:
- Liên hệ giữa sinh tr−ởng của thảo quả với độ cao địa hình có dạng hàm parabol một đỉnh.
- Theo kết quả khảo sát ph−ơng trình thực nghiệm trên cho thấy sinh tr−ởng thảo quả xấp xỉ không khi độ cao d−ới 400m và trên 2800m. Nh− vậy, có thể dự đoán là ở khu vực nghiên cứu thảo quả có thể sinh tr−ởng đ−ợc mọi nơi có độ cao lớn hơn 500m và nhỏ hơn 2700m.
- Giá trị tối đa của sinh tr−ởng thảo quả ở vị trí có độ cao 1610m. Nh− vậy, độ cao thích hợp nhất để phát triển thảo quả là độ cao khoảng trên d−ới 1600m.