Phương pháp xử lý số liệu

- Điều kiện khí hậu – thủy văn Điều kiện kinh tế xã hộ

2.4.3. Phương pháp xử lý số liệu

Đề tài sử dụng phần mềm Excel, SPSS trên cơ sở lý thuyết thống kê sinh học (Nguyễn Hải Tuất, NXB Nông nghiệp Hà Nội)[16], ứng dụng tin học trong Lâm Nghiệp (Ngô Kim Khôi, 2001)[13]...

2.4.3.1. Tính các chỉ tiêu của tầng cây cao

a) Tính D1.3 và Hvn

Từ số liệu đo đếm được của các nhân tố điều tra D1.3, Hvn trên các OTC, tiến hành chỉnh lý số liệu theo cỡ đường kính và chiều cao bằng phương pháp chia tổ ghép nhóm.

- Số tổ: m = 5 log (n) (2.1) Trong đó: m là số tổ

- Cự ly tổ: K =

m X

Xmax min

(2.2) Trong đó: Xmax: là trị số quan sát lớn nhất

Xmin: là trị số quan sát nhỏ nhất - Tính các trị số trung bình: X = n 1   m i Xi fi 1 . (2.3) Trong đó: X : chỉ tiêu điều tra trung bình

Xi: Trị số giữa tổ

fi: Tần số xuất hiện của từng cỡ n: Tổng số cây trong OTC b) Tính tổng tiết diện ngang (G)

Tính g/OTC: g = gi.fi (m2 / OTC ) (2.4) Tính G/ha: G = g.10 (m2/ha) (2.5) Trong đó: G: tổng tiết diện ngang trên ha

g: tổng tiết diện ngang trên OTC gi: tổng tiết diện ngang của cỡ kính i fi: tần số xuất hiện của cỡ kính i c) Tính trữ lượng (M):

Xác định trữ lượng theo phương pháp cây tiêu chuẩn M = N.V (m3/ha) (2.6)

Trong đó: M: trữ lượng (m3/ha) N: mật độ lâm phần (cây/ha) V : thể tích cây tiêu chuẩn (m3) d) Tính mật độ

Công thức xác định mật độ như sau: N/ha = .10000

SN N

(cây/ha) (2.7)

S: Diện tích OTC

e) Mô phỏng các quy luật phân bố số cây theo đường kính, chiều cao Nghiên cứu những quy luật phân bố để thấy được sự tồn tại của nó trong tổng thể, mặt khác với các quy luật phân bố này cũng có thể biểu thị một cách gần đúng bằng mô hình toán học cho phép xác định tần số và tần xuất tương ứng với mỗi cự ly tổ của đại lượng điều tra nào đó có ý nghĩa trong điều tra rừng.

Căn cứ vào phân bố thực nghiệm, tiến hành mô hình hóa quy luật cấu trúc cho phân bố lý thuyết theo các hàm phân bố như sau:

 Phân bố Weibull

Phân bố Weibull là phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên liên tục với miền giá trị (0 +)

Hàm mật độ có dạng: Px(x) = ..e1.e.x (2.8)

Hàm phân bố: F(x) = 1 - e.x với x 0 (2.9) Nếu dùng phân bố Weibull để mô hình hoá phân bố số cây theo cỡ đường kính và chiều cao (gọi chung là đại lượng Y) thì cần chuyển đổi biến số bằng cách sau: X = Yi – Ymin (2.10)

Trong đó: Yi là trị số giữa của cỡ đường kính thứ i

Ymin: là giá trị đường kính hay chiều cao nhỏ nhất trong dãy quan sát sau khi đã được chỉnh lý số liệu

 và  là hai tham số của phân bố Weibull

 là đặc trưng cho độ lệch của phân bố  biểu thị độ nhọn của phân bố

Khi  = 3, phân bố có dạng đối xứng Khi  > 3, phân bố có dạng lệch phải Khi  < 3, phân bố có dạng lệch trái

Khi  = 1, phân bố bị suy biến thành phân bố giảm

Tuỳ theo độ lệch của phân bố thực nghiệm mà chọn giá trị của tham sốcho phù hợp, sau đó ước lượng tham số theo công thức:

 =     n i i i x a f n 1 ) (  (2.11) Trong đó: Xi là trị số giữa tổ  là trị số quan sát bé nhất.  Phân bố khoảng cách

Phân bố khoảng cách là phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên đứt quãng. Hàm toán học có dạng: Fx(x) =           1 . ). 1 ).( 1 ( 0 . 1 x x x     (2.12)

Trong đó và là hai tham số. Phân bố khoảng cách có 1 dạng hình chữ j (vai). Phân bố khoảng cách sau khi đạt cực đại ở đỉnh sẽ giảm dần khi x tăng.

Các hàm số của phân bố khoảng cách được ước lượng như sau:  = n f0 (2.13) = 1 - ( . ) ) ( 0 i i x f f n (2.14)

Trong đó: f0 là tần số ứng với cỡ đường kính đầu tiên n: là tổng số cây của các cỡ kính

Khi 1- =  thì phân bố khoảng cách trở về dạng phân bố hình học Fx = (1- ) x với x0 (2.15)

Nếu gọi Di là giá trị giữa của cỡ kính, Dmin là cỡ kính nhỏ nhất, k là cự ly tổ thì Xi được xác định như sau:

Xi = k D Di ) (  min (2.16)

 Phân bố giảm dạng hàm Meyer

Phân bố giảm là phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên liên tục Hàm mật độ có dạng: Y = .e.x

(2.17) Trong đó: Y là tần số quan sát

X: là đại lượng quan sát

 và  là hai tham số. Tham số  đặc trưng cho độ lõm của đồ thị,  càng lớn thì đồ thị càng lõm và ngược lại

Để xác định ,  phải logarit hoá 2 vế của phương trình: Log Y = log- . x. Loge (2.18)

Đặt: log Y = y^ (2.19) Log = a   = 10a (2.20) - .log e = b  = - e b log (2.21)

Nhận được phương trình tuyến tính một lớp: y^ =a+bx (2.22) Để xác định các tham số a; b của phương trình hồi quy tuyến tính một lớp theo công thức sau:

b = Qx Qxy (2.23) và a =y- b.x (2.24) Trong đó: Qxy =    m Y X XY (2.25) Qx = m X X    2 2 ( ) (2.26) Y= Y m 1 (2.27) X = X m 1 (2.28) Với m là một số tổ được chia

Sau khi xác định được a, b theo công thức trên, các tham số của hàm Meyer được tính theo công thức:

= 10a và = e b lg  (2.29) f) Xác định công thức tổ thành.

- Tổ thành được tính theo chỉ số quan trọng của loài (IV: Important Value)

Theo phương pháp của Daniel Marmillod (Đào Công Khanh, 1986 và Vũ Đình Huề, 1984) thông qua 2 chỉ tiêu: % mật độ (N%) và % tiết diện ngang (G%) của loài nào đó theo công thức sau:

IV% = 2 % % G N  (2.30)

Trong đó: N% là tỷ lệ % số cây của loài so với tổng số cây

G% là tỷ lệ % tiết diện ngang của loài so với tổng tiết diện ngang IV% là chỉ số quan trọng của loài

Nếu IV% > 5% thì loài đó có ý nghĩa về mặt sinh thái được tham gia vào công thức tổ thành.

Nếu IV% < 5% thì loài đó không được tham gia vào công thức tổ thành.

Theo Thái Văn Trừng, những loài có IV 40% là những loài chiếm ưu thế trong quần xã và thường dùng loài này đặt tên cho quần xã đó

- Tổ thành tính theo số cá thể và số loài tham gia Xác định công thức tổ thành theo các bước sau: + Tính số cây trung bình cho các loài:

Ntb =

Nni ni

 (2.31)

Trong đó: Ntb là số cây trung bình cho các loài ni: số cây của loài i trong OTC

ni là tổng số cây của toàn OTC N: là tổng số loài có trong OTC

+ Xác định tên loài cây tham gia vào công thức tổ thành

Khi nào loài có tổng số cây (ni) lớn hơn hoặc bằng số cây trung bình của từng loài (Ntb) thì loài đó tham gia vào công thức tổ thành.

+ Tính hệ số tổ thành: Ki =

ni

ni

.10 (2.32) Trong đó: Ki là hệ số tổ thành của tầng cây cao

Ni là số cá thể mỗi loài trong OTC ni là tổng số cá thể trong OTC

2.4.3.2. Tính các chỉ tiêu của tầng cây tái sinh

Từ số liệu quan sát cho từng ô, từng trạng thái, các chỉ tiêu được xác định cụ thể là:

a) Mật độ tầng cây tái sinh N/ha =   i s Ni*104 (2.33)

Trong đó: Ni là số cây của ô dạng bản thứ i trong OTC Si là diện tích của ODB thứ i trong OTC

b) Xác định số cây tái sinh có triển vọng: là những cây có chiều cao lớn hơn chiều cao trung bình của tầng cây bụi thảm và có chất lượng tốt, trung bình

c) Tỷ lệ phần trăm số cây có triển vọng = .100

n fi

(2.34) fi: là số cây triển vọng

n là tổng số cây

d) Công thức tổ thành cây tái sinh: tương tự như công thức tổ thành tầng theo số cây ở tầng cây cao

Phân bố cây tái sinh trên mặt đất được xác định trên cơ sở phân bố Poison. Các bước tiến hành như sau:

+ Xác định N cây trong 1 ODB: Xtb =

a N

(2.35) Trong đó: N là tổng số cây trong OTC

a là số ODB trong OTC

+ Xác định về phương sai về số cây giữa các ODB theo công thức:

Sx 2 = 1 1   (Xi Xtb)2 (2.36) Trong đó: Xi là số lượng cá thể của ODB thứ i Sx

2

là phương sai số cây giữa các ODB + Xác định tỷ số: K = tb x X S2 (2.37)

K< 1 phân bố cây tái sinh trên mặt đất là phân bố đều K = 1 phân bố tái sinh trên mặt đất là phân bố ngẫu nhiên K > 1 phân bố tái sinh trên mặt đất là phân bố cụm

f) Phân bố tái sinh theo cấp chất lượng (kết quả tính toán được điền vào biểu 2.1)

g) Phân bố số cây tái sinh theo cấp chiều cao và nguồn gốc (kết quả tính toán được điền vào biểu 2.2)

2.4.3.3. Tính các chỉ tiêu của tầng cây bụi, thảm tươi

a) Tính chiều cao trung bình của cây bụi, thảm tươi:

vn

H =

NXi Xi

 (m) (2.38)

Trong đó: Hvn là chiều cao trung bình của cây bụi, thảm tươi trong OTC

Xi là chiều cao trung bình của cây bụi thảm tươi trong ODB N là số ODB trong OTC

b) Tính độ che phủ của cây bụi thảm tươi trong OTC

2.4.3.4. Phương pháp phân chia rừng sau khoanh nuôi theo mức độ tác động

Phương pháp chung là dựa vào các chỉ tiêu địa hình, thổ nhưỡng, đặc điểm của đối tượng rừng, mục đích kinh doanh và các quy phạm kỹ thuật để tiến hành phân chia rừng sau khoanh nuôi.

a) Đối với rừng khoanh nuôi không thành công: Dựa vào « Bảng phân loại đối tượng tác động cho rừng thứ sinh nghèo phục hồi từ trảng cỏ, cây bụi và nương dẫy » của Vũ Tiến Hinh và Phạm Văn Điển (2005) để đưa ra giải pháp tác động

b) Đối với rừng khoanh nuôi thành công: Tiến hành cho điểm theo từng tiêu chí

- Điều kiện nơi mọc và thời gian tác động: + Khí hậu (chỉ số K = P/ (A + D + S)) (2.39) Với A: số tháng hạn D: số tháng kiệt S: số tháng khô P: Lượng mưa + Vị trí trên sườn dốc + Độ dốc mặt đất + Độ dày tầng đất

+ Thời gian từ lúc khoanh nuôi đến thời gian phân chia đối tượng để tác động tiếp

- Đặc điểm của thảm thực vật

+ Mật độ cây mục đích có phẩm chất tốt và trung bình thuộc tầng cây cao

+ Mật độ cây tái sinh triển vọng (cây mục đích, có phẩm chất tốt và trung bình)

Sau khi cho điểm (tổng điểm của 7 tiêu chí): Nếu cùng điểm thì xếp vào cùng nhóm (luật bù trừ về mức độ thuận lợi/khó khăn hay tốt/xấu của các tiêu chí.

Bảng 2.1: Các tiêu chí phân chia rừng khoanh nuôi thành công theo mức độ tác động

Nhân tố Đơn vị tính Phân cấp Điểm