4) Xác lập phân bố số cây N theo cấp D1,3, phân bố N theo cấp Hvn và phân bố N theo G cho mỗi mô hình rừng trồng và cho từng loài cây. Các bước chính:
Căn cứ vào số lượng cây họ Sao Dầu có trong OTC, có 2 trường hợp:
Trường hợp 1: Nếu số lượng cây đủ dung lượng khoảng 30 cây trở lên thì tính theo từng OTC.
Trường hợp 2: Nhập từ 2 đến 3 OTC thành một mẫu, sở dĩ phải nhập là vì số cây trồng chính trên một số OTC không đủ dung lượng 30 cây. Điều kiện nhập các ô với nhau là cùng loại đất, loại rừng và quy cách trồng. Về nguyên tắc, giữa các ô phải không khác biệt về phương sai. Điều này hoàn toàn được đáp ứng qua kiểm tra thống kê về tính thuần nhất của phương sai của các chỉ tiêu đo giữa các ô với nhau.
Chia đường kính (D1,3) và chiều cao (Hvn) thành các cấp, xác định số cây thực nghiệm ở các cấp này để lập phân bố tần số thực nghiệm (theo tần suất, %). Lập các phân bố thực nghiệm (N% theo D1,3 và Hvn), cụ thể sẽ chọn hai giai đoạn điển hình (hiện có) của rừng trồng.
Dựa vào đường phân bố thực nghiệm, lựa chọn các hàm toán học để mô phỏng các qui luật phân bố N/D1,3, N/Hvn và N/Dt. Các hàm toán học được chọn thử
nghiệm cho phân bố số cây ở rừng trồng phổ biến nhất là: hàm Gamma, hàm Normal, hàm Lognormal và hàm Weibull. Đây cũng là các hàm phân bố lý thuyết sẵn có trong phần mềm Statgraphics.
Để kiểm tra mức độ phù hợp của các quy luật phân bố lý thuyết với phân bố thực nghiệm N/D1,3 và N/Hvn, đề tài sử dụng trắc nghiệm 2. Phương pháp thực hành mô phỏng và kiểm tra sự phù hợp của phân bố hoàn toàn tuân theo nguyên tắc thống kê. Tiêu chuẩn đánh giá dựa vào giá trị 2 tính và P-value từ máy tính. Nếu xác suất P càng cao thì sự khác biệt giữa phân bố thực nghiệm và hàm lý thuyết càng không có ý nghĩa, nghĩa là hàm lắp vào càng phù hợp.
5) Đề tài tiến hành thử nghiệm tương quan H/D1,3 của từng mô hình rừng trồng bằng cách lựa chọn từ các dạng phương trình khác nhau (có sẵn trong phần mềm Statgraphics). Để làm rõ vấn đề này, trước hết đề tài hết xác định các đặc trưng thống kê như hệ số tương quan (R), sai tiêu chuẩn (SE), sai số bình phương tổng nhỏ nhất (SSR),… ở mức ý nghĩa cao (P-value đều nhỏ hơn 0,05) của các phương trình thử nghiệm để so sánh, từ đó lựa chọn phương trình phù hợp nhất để mô phỏng cho quy luật tương quan giữa Hvn và D1,3 cho các mô hình rừng trồng ở khu vực nghiên cứu. Sau đó, thực hiện so sánh hàm tương quan giữa các mô hình rừng để xác định diễn biến của Hvn thay đổi theo D1,3 như thế nào.
6) Sự cạnh tranh giữa những cây gỗ về nước, ánh sáng và không gian sống có ảnh hưởng đến thành phần loài cây gỗ, cấu trúc quần thụ, tái sinh và đa dạng loài cây gỗ. Trong nghiên cứu này (ở rừng trồng), mức độ cạnh tranh giữa những cây gỗ trong ba trạng thái rừng được phân tích theo chỉ số cạnh tranh tán (CCI) = Crown Competiton Index). Sở dĩ sử dụng chỉ số CCI là vì sự giao tán giữa những cây gỗ có thể được xác định từ Dt. Chỉ số CCI của cây thứ i (CCIi) trong quần thụ được xác định theo công thức; trong đó zi (m2/ha) là diện tích tán của cây i, Z = 1.000 m2
(diện tích ô tiêu chuẩn), Dt là đường kính tán của cây thứ i. CCIi = zi/Z = (0,785*Dti^2)/1.000
Chỉ tiêu zi của một cây gỗ trưởng thành (D > 6 cm) được ước lượng gần đúng theo diện tích hình tròn với đường kính bằng Dt. Tổng diện tích tán của tất
cả cây gỗ trong quần thụ (ZQT, m2/ha) được xác định dựa vào tổng số cây (quy ra hecta, trong đó có diện tích tán và N/ha là mật độ quần thụ).