Phương phỏp xử lý số liƯu

3.3.1 .Cơ sở phương phỏp luận

3.3.4.Phương phỏp xử lý số liƯu

Những số liƯu thu thập trong cỏc ụ tiờu chuẩn, ODB được tập hợp lại, xử lý trờn mỏy vi tớnh qua cỏc phần mềm thống kờ EXCEL, SPSS 11.5.

3.3.4.1. KiĨm tra sự thn nhất của cỏc ụ tiờu chuẩn:

Việc kiểm tra sự thuần nhất của cỏc ụ tiờu chuẩn giúp ta xem có thĨ gộp số liệu ở cỏc ụ tiờu chuẩn lại hay khụng. Tỏc giả sử dụng hai tiờu chuẩn thống kờ, đú là tiờu chuẩn F trong phõn tớch phương sai một nhõn tố và tiờu chuẩn của Kruskal Wallis. Nếu cỏc ụ tiờu chuẩn cú trung bỡnh và phương sai bằng nhau thì sẽ gộp lại để xử lý, ngược lại thỡ phải xử lý riờng cho từng ụ tiờu chuẩn.

3.3.4.2. Xỏc định loài cõy và tổ thành loài của tầng cõy gỗ:

Theo Thỏi Văn Trừng (1970 - 1978), tỉ thành thực vật tính theo 3 tham số: số cây (N), diƯn ngang thân cây (G, m2) và thể tớch thõn cõy (V, m3).

Công thức như sau: (3-1)

37

+ Thể tớch thõn cõy tớnh theo cụng thức

(m3) (3-3)

Trong đó: D1.3 và Hvn là đường kớnh tại vị trí 1.3m và chiỊu cao vút ngọn, F1.3 là hỡnh số thường của loài cõy và nhúm loài cõy (tra trong sổ tay ĐiỊu tra rừng).

Cỏc số liệu lập thành bảng tổng hợp để xỏc định cỏc đặc trưng lõm học của trạng thỏi rừng IIIA1 - L, IIB - L và IIIA2 - L

3.3.4.3. Tính tốn các đặc trưng mẫu

Để tớnh toỏn cỏc đặc trưng mẫu thỡ trước hết phải tiến hành kiĨm tra sự thn nhất cđa cỏc ụ tiờu chuẩn, nếu cú phương sai và trung bình bằng nhau thì ta có thể gộp lại để tớnh chung cỏc đặc trưng mẫu, ngược lại phải tớnh riờng cho từng ụ tiờu chuẩn. Tớnh cỏc chỉ tiờu thống kờ cho cỏc nhõn tố điều tra như mật độ, đường kớnh bỡnh quõn thõn cõy, đường kớnh tỏn cõy, chiều cao bỡnh quõn lõm phần, tổng diện ngang, trữ lượng. Những chỉ tiờu này được tớnh bằng phần mềm Microsoft Excel.

3.3.4.4. Mụ hỡnh hoỏ quy luật cấu trỳc tần số

Việc mụ hỡnh hoỏ quy luật cấu trỳc tần số trong thực tiễn và nghiên cứu có ý nghĩa to lớn, một mặt nú cho biết cỏc quy luật phõn bố vốn tồn tại khỏch quan trong tổng thể, mặt khỏc cỏc quy luật phõn bố này biểu thị một cỏch gần đỳng bằng cỏc biểu thức toỏn học, cho phộp xỏc định tần suất hoặc tần số ứng với mỗi tổ của một đại lượng điều tra nào đú. Ngoài ra nú cũn là tiền đề để đỊ xt các biƯn pháp kỹ thuật lõm sinh hợp lý với đối tượng cụ thể. Có nhiỊu phân bố lý thut khỏc nhau nhưng ở đõy tỏc giả vận dụng một số phõn bố thường gặp nhất trong lõm nghiệp, đú là phõn bố khoảng cỏch, phõn bố Weibull và phõn bố Meyer. Cỏc nghiờn cứu trước đà chỉ ra rằng, với đối tượng

38

(N – D1.3) là phõn bố Meyer và để mụ tả phân bố số cây theo chiỊu cao (N – Hvn) là phõn bố Weibull.

- Phương trỡnh Meyer được nhà khoa học Meyer đề cập lần đầu tiờn năm 1934. Tỏc giả sử dụng hàm Meyer để mụ hỡnh hoỏ phõn bố thực nghiệm cđa nhân tố D1.3.

Hàm Meyer cú dạng: f(t)= α.e-β.x (3 – 4)

với  và β là hai tham số cđa của hàm Meyer. Để xỏc định cỏc tham số của hàm Meyer, ta logarit hoỏ hai vế của phương trỡnh, ta được:

lg(ft) = lg- β.x.lge

Đõy là phương trỡnh tuyến tớnh dạng y = a + b.x với y = lg(ft); a = lg; b = -β.lge

Dùng phương phỏp bỡnh phương bộ nhất:

Giải hệ phương trỡnh này ta cú: ; ;

Trong đó: ;

Cỏc tham số được xỏc định là: = 10avà β= -b/lge

Sau đú sử dụng tiờu chuẩn2, (3 – 5)

Với giả thut H0: Fx(x) = F0(x), nếu 2

tính nhỏ hơn 2

05 với bậc tự do k = L – r – 1 với L là số tỉ sau khi gộp, r là số tham số cđa phân bố lý thut cần ước lượng thỡ giả thuyết H0 được chấp nhận, tức là phõn bố thực nghiệm tuõn theo phõn bố lý thuyết đà chọn.

39

của biến ngẫu nhiờn liờn tục với miền giỏ trị từ (0 đến + ). Hàm mật độ và hàm phõn bố cú dạng:                       min 1 min ) ( d d e d d x f (3-6)          1 min ) ( d d e x F (3-7) Đặt     1 và khi dmin= 0 ta có d e X x f ( )  .. 1. . (3-8) Trong đú: X là giỏ trị quan sỏt

d là trị số giữa cỡ

dmin là trị số quan sỏt nhỏ nhất

,là hai tham số cđa phân bố Weibull. Nếu xỏc định F x x f x 0 ) ( ) ( (3-9) Ta có F(x)1e.X (3-10)

Khi cỏc tham số của phõn bố Weibull thay đổi thỡ dạng đường cong cũng thay đỉi, trong đó  là tham số biểu thị đường cong nhọn, còn  là tham số biểu thị độ lƯch.

Nếu đỈt x = d- dmin (d là trị số giữa cỡ) thỡ khi  = 3 phõn bố cú dạng đối xứng,> 3 phõn bố cú dạng lệch phải và < 3 phân bố cú dạng lệch trỏ

Cỏc tham số của phõn bố Weibull được xỏc định như sau: T thc độ lƯch cđa phõn bố thực nghiệm mà chọn giỏ trị của tham số cho phự hợp, sau đú ước lưỵng tham sốtheo công thức

    n i i a x fi n 1 ) (   (3-11)

40

ĐĨ kiĨm tra giả thuyết về luật phõn bố người ta cú thể dùng tiĨu chn phù hỵp khi bỡnh phương (2

t ) cđa Pearson. Tiêu chn 2

t

2 dựa vào viƯc so sỏnh giữa tần số lý luận tớnh theo phõn bố lý thuyết và tần số thực nghiệm ứng với mỗi tổ của đại lượng điều tra nào đú. Người ta chứng minh được rằng, Nếu H0 đỳng và dung lượng mẫu đủ lớn để so sỏnh tần số lý luận tớnh theo phõn bố lý thut ở các tỉ lớn hơn hoặc bằng 5, thỡ cỏc đại lượng ngẫu nhiên:

   ll ll t f f f 2 2 05 ) (  (3 -12) Có phân bố 2

t với bậc tự do k = m - 1, nếu phân bố lý thuyết có các tham số đà xỏc định và k = m - r - 1 nếu cá r tham số cần phải ước lượng thụng qua kết quả quan sỏt ở mẫụ

Nếu 2

t tính theo (3 - 12) 2

05 tra bảng với bậc tự do k thỡ giải thuyết về sự phự hợp của phõn bố lý thuyết đà chọn được chấp nhận (H0+).

41

Ngược lại, nếu 2

t tính theo (3 - 12) >2

05 tra bảng với bậc tự do k thỡ giải thuyết về sự phự hợp của phõn bố lý thuyết đà chọn bị bỏc bỏ (H0 -).

3.3.4.5. Tương quan giữa Hvnvà D1.3

Trong Lõm nghiệp mối liờn hệ giữa D1.3 và Hvn là một mối liên hƯ rất quan trọng. Do nhân tố D1.3 là nhõn tố cú thể đo đếm với độ chớnh xỏc cao và dễ thực hiện nờn người ta cú thể thụng qua mối quan hƯ giữa nó với chiỊu cao để xỏc định chiều cao là một nhõn tố đo đếm khụng dễ, nhất là với số lượng lớn cõy rừng. Tất nhiờn phải với điều kiện là phương trỡnh tương quan giữa chỳng phải đạt đến độ tin cậy cần thiết. Bởi thế, trong phõn tớch tương quan hồi quy, cú 2 nội dung cơ bản là:

- Xỏc định mức độ liờn hệ giữa cỏc đại lượng, nếu mức độ liờn hệ đú đđ lớn thì quan hƯ đó mới có ý nghĩa ứng dơng.

- Xỏc định hỡnh thức của mối liờn hệ đú. Tức là xỏc định dạng toỏn học phự hợp nhất mụ tả quan hệ đú.

Vỡ thế, trước hết tỏc giả tiến hành kiểm tra giả thuyết hệ số tương quan. Thao tỏc này được tiến hành trờn phần mềm SPSS. Sư dơng qui trình sau:

Analyze/ Correlate/ Bivariatẹ Sư dơng hƯ số tương quan Pearson, nếu cần cú thể thờm cả hệ số tương quan Spearman và Kendalls tau-b.

Với số liệu thu thập được giữa D1.3 với Hvn và hệ số tương quan thực sự tồn tại thỡ ta cần so sỏnh lựa chọn và lựa chọn một dạng liờn hệ nào đú tốt nhất trong những dạng đà thăm dò. Trong SPSS 11.5 for windowscho phép ta xác định nhanh một số dạng sau đõ

Qui trỡnh là:Analyze/ Regression/ Curve Estimation.

Hàm Linear (LIN): Y = b0 + b1.X (3 - 13)

Hàm Logarithmic (LOG): Y = b0 + b1.logX (3 - 14)

42 Hàm Parabon bậc 3 (CUB): Y = b0 + b1X + b2X2+ b3X3 (3 - 17) Hàm Power (POW): Y = b0Xb1 (3 - 18) Hàm Compound (COM): Y = b0* b1X (3 - 19) Hàm chữ S (S): Y = exp (b0 + b1 /X) (3 - 20) và một số hàm khỏc

Tiờu chuẩn lựa chọn chủ yếu là dựa vào hệ số xỏc định R2. Hệ số xỏc định cao nhất trong số cỏc hàm đà thử nghiệm và xác st cđa F (sig.) < 0.05, căn cứ vào cỏc hệ số của phương trỡnh (chỉ số t kiểm tra sự tồn tại của cỏc hệ số và xỏc suất kiểm tra của t), xỏc suất này nhỏ hơn 0.05 cho thấy cỏc hệ số đều tồn tại trong tổng thể thỡ được chọn để mụ phỏng mối quan hệ, ngoài ra dạng hàm được lựa chọn cũng phải dễ sử dụng.

43