Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIấN CỨU
2.4. Phương phỏp nghiờn cứu
2.4.3. Phương phỏp xử lý số liệu
Cỏc số liệu thu thập được sẽ được phõn tớch và xử lý thống kờ bằng phần mềm Excel và SPSS.
2.4.3.1. Xỏc định cỏc đặc điểm chung của lõm phần
- Tớnh cỏc đặc trưng thống kờ mụ tả lõm phần: Giỏ trị trung bỡnh, Sai tiờu chuẩn (S), Độ lệch (Sk), Độ nhọn (Ex) và hệ số biến động (S%).
+ Sai tiờu chuẩn:
(2.1) + Độ lệch: (2.2) + Độ nhọn: (2.3) + Hệ số biến động: (2.4) - Để xỏc định lượng tăng trưởng của cõy rừng, sử dụng cụng thức tớnh chung như sau: ÄM = Xtb/A
Trong đú: ÄM là lượng tăng trưởng bỡnh quõn. Xtb: là giỏ trị bỡnh quõn của ụ tiờu chuẩn. A là tuổi cõy rừng (12 năm).
2.4.3.2. Mụ tả đặc trưng cấu trỳc lõm phần
a) Xỏc định phõn bố thực nghiệm cho cỏc nhõn tố: Đường kớnh thõn, chiều cao, đường kớnh tỏn.
Do cỏc đối tượng quan sỏt thuộc mẫu lớn (n>30) nờn tiến hành chia tổ ghộp nhúm theo cụng thức kinh nghiệm của Brooks và Carruthere.
m = 5*lgn (2.5)
K = Xmax - Xmin (2.6)
m
m: số tổ; K: Cự ly tổ; Xmax, Xmin: lần lượt là trị quan sỏt lớn nhất và nhỏ nhất trong OTC.
Sau khi xỏc định được số tổ (m) và cự ly tổ (K), xỏc định tần số phõn bố thực nghiệm trong từng OTC bằng đường lệnh: Tools\Data Analysis....\Histogram\Ok. Sau khi xỏc định được quy luật phõn bố thực nghiệm, tiến hành mụ hỡnh hoỏ quy luật phõn bố bằng hàm Weibull.
b) Quy luật phõn bố đường kớnh thõn, chiều cao và đường kớnh tỏn Cú rất nhiều cỏc hàm toỏn học cú thể dựng để biểu thị phõn bố số cõy theo đường kớnh và chiều cao như cỏc hàm: Phõn bố chuẩn, phõn bố khoảng cỏch, phõn bố Meyer, v.v... Tuy nhiờn, để giảm bớt cụng tỏc tớnh toỏn mà vẫn đảm bảo tớnh chớnh xỏc, đề tài tiến hành kế thừa kết quả nghiờn cứu của cỏc tỏc giả đi trước như: Vũ Tiến Hinh, Trần Văn Con, Đào Cụng Khanh, Vũ Nhõm, v.v.. cho rằng phõn bố Weibull là phõn bố thớch hợp nhất. Vỡ thế, đõy là dạng hàm toỏn học được đề tài dựng xuyờn suốt trong quỏ trỡnh phõn tớch mụ phỏng đặc trưng cấu trỳc lõm phần rừng trồng phũng hộ.
Hàm Weibull là phõn bố xỏc suất của biến ngẫu nhiờn liờn tục, cú miền xỏc định (0; +∞), với:
Hàm mật độ: fx(x) = α*λ*xα-1*e-λ(x)α (2.7)
Hàm phõn bố: F(x) = 1 - e-λ(x)α (2.8)
Với xmin: trị số quan sỏt nhỏ nhất.
Trong đú: α, λ là 2 tham số của Weibull.
+ Tham số λ đặc trưng cho độ nhọn của của đường cong phõn bố. Tham số λ được tớnh theo cụng thức: λ = n/∑ft.xiα (2.9)
Trong đú: ft là tần số quan sỏt thực nghiệm.
xi = (xtrờn + xdưới)/2 (2.10)
Với: xtrờn = ytrờn - a (2.11)
ytrờn: Giới hạn trờn của tổ quan sỏt. ydưới: Giới hạn dưới của tổ quan sỏt. a: Trị số quan sỏt bộ nhất.
+ Tham số α đặc trưng cho độ lệch đường cong, tham số này phải tự ước lượng thụng qua hỡnh dạng thực nghiệm của đường cong.
Nếu: α = 1 phõn bố cú dạng giảm.
α < 3 phõn bố cú dạng một đỉnh lệch trỏi. α = 3 phõn bố cú dạng tiệm cận chuẩn. α > 3 phõn bố cú dạng một đỉnh lệch phải.
Sau khi tớnh toỏn xỏc suất và tần số lý thuyết theo hàm Weibull, tiến hành kiểm tra giả thuyết về quy luật phõn bố, trong trường hợp nếu giả thuyết khụng chấp nhận thỡ phải tiến hành chọn tham số α khỏc cho phự hợp hơn.
Để kiểm tra sự phự hợp giữa phõn bố thực nghiệm với phõn bố lý thuyết, dựng tiờu chuẩn χ2n
Giả thuyết H0: Phõn bố của nhõn tố điều tra theo hàm Weibull. Giả thuyết H0 được kiểm tra bằng tiờu chuẩn χ2n như sau:
2 = m i fl fl ft 1 2 ) ( (2.13) Nếu
Tổ nào cú flt < 5 thỡ phải gộp với tổ trờn hay tổ dưới sao cho flt ≥ 5. Nếu χ2n ≤ χ205 (k = l-r-1) thỡ giả thuyết được chấp nhận (H0+), tức là phõn bố lý thuyết phự hợp với phõn bố thực nghiệm. Ngược lại nếu χ2n ≥ χ205
(k), thỡ phõn bố lý thuyết bị bỏc bỏ, hay núi cỏch khỏc là phõn bố lý thuyết khụng phự hợp với phõn bố thực nghiệm (H0-).
2.4.3.3. Tớnh cỏc chỉ tiờu của tầng cõy bụi thảm tươi
a. Tớnh chiều cao trung bỡnh của cõy bụi, thảm tươi
N
Trong đú: H: chiều cao trung bỡnh của cõy bụi thảm tươi trong OTC; ∑Xi: là chiều cao trung bỡnh của cõy bụi thảm tươi trong ODB; N: là số ODB trong OTC.
b. Tớnh độ che phủ của cõy bụi thảm tươi trong OTC
Độ che phủ = tổng độ che phủ của cỏc ODB/tổng số ODB trong OTC (%).
2.4.3.4. Kiểm tra sự thuần nhất về tỷ lệ sống và chất lượng
Để kiểm tra sự đồng nhất này dựng phương phỏp thống kờ toỏn học với tiểu chuẩn kết hợp với phương phỏp đơn giản tỷ lệ %.
Mẫu biểu kiểm tra như sau:
A B 1 2 3 Tai 1 Ta1 2 Ta2 3 Ta3 Tbj Tb1 Tb2 Tb3 TS (i = 1, 2,...,a; j = 1, 2,.. b) Mẫu biểu kiểm tra như sau: Giả thuyết đặt ra là:
Ho: Cỏc mẫu về chất thuần nhất với nhau
H1: Cỏc mẫu về chất khụng thuần nhất với nhau Để kiểm tra giả thuyết này, dựng tiờu chuẩn 2
n
của Pearson như sau:
2 n = TS a i b j TaiTbj fij 1 1 2 1 (2.15) Nếu 2 n tớnh được > 2 05
tra bảng với bậc tự do k = (a-1)(b-1) =>Ho- Nếu n2tớnh được 052tra bảng với bậc tự do k = (a-1)(b-1) =>Ho+ Việc kiểm tra giả thuyết theo tiờu chuẩn 2
n
của Pearson được thực hiện trờn SPSS. Khi mức ý nghĩa (Sig) của 2
n > 0,05 ( 2 n tớnh 2 05 ) thỡ giả thiết về sự thuần nhất về chất giữa cỏc mẫu được chấp nhận và ngược lại. Việc
kiểm tra thuần nhất về chất giữa cỏc mẫu được ỏp dụng cho kiểm tra thuần nhất về tỷ lệ cõy sống; chất lượng cõy tốt, trung bỡnh, xấu giữa cỏc kiểu địa hỡnh và giữa cỏc loài cõy tại khu vực nghiờn cứu.
2.4.3.5. Phõn tớch phương sai
Quy trỡnh phõn tớch được thực hiện trờn phần mềm SPSS cho ra trị số Sig.
Nếu Sig. > 0,05 => H0+ , kết luận khụng cú sự khỏc nhau Nếu Sig. < 0,05 => H0- , kết luận cú sự khỏc nhau
Dựng tiờu chuẩn Duncan để tỡm ra mẫu tốt nhất.
2.4.3.6. Xỏc định mật độ tối ưu cho rừng trồng theo cụng thức:
Nopt = 10000/D2
T. (2.16)
Trong đú: - Nopt là mật độ tối ưu. - DT là đường kớnh tỏn lỏ