Chương 3 MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG
3.5. Phương pháp nghiên cứu
3.5.3. Phương pháp xử lý số liệu
3.5.3.1. Phân tích cấu trúc của rừng trồng Keo lai
(a) Xác định phân bố N/D và phân bố N/H. Trước hết xác định những đặc trưng thống kê mô tả phân bố N/D và phân bố N/H. Chỉ tiêu phân tích bao gồm giá trị trung bình (X), mốt (Mo), trung vị (Me), giá trị lớn nhất (Max), giá trị nhỏ nhất (Min), sai tiêu chuẩn (S), hệ số biến động (V%), độ lệch (Sk) và độ nhọn (Ku). Những thơng tin này mơ tả vị trí, biến động và hình thái phân bố N/D và phân bố N/H tại cấp tuổi 4 trên ba cấp đất khác nhau. Để ước lượng số cây theo cấp D và cấp H, mơ hình hóa phân bố N/D và phân bố N/H ở cấp tuổi 4 bằng hàm phân bố Weibul 2 tham số và hàm phân bố Richards. Hàm phân bố Weibull 2 tham số có dạng hàm (3.1); trong đó b = tham số tỷ lệ, c = tham số hình dạng, b và c > 0, X = giá trị giữa các cấp D và cấp H.
Hàm phân bố tích lũy và hàm mật độ xác suất của hàm phân bố Richards tương ứng có dạng như hàm (3.2) và hàm (3.3); trong đó ba tham số q, p và r tương ứng là tham số vị trí, tham tham số tỷ lệ và tham số hình dạng.
y = (1 + exp(-(x – q)/p))^r (3.2) f(x) = (-r/p)exp(-(x – q)/p)(1 + exp(-(x – q)/p))^(r – 1) (3.3)
Các tham số của hàm 3.1 đối với phân bố Weibull 2 tham số và hàm 3.2 đối với phân bố Richards được xác định theo phương pháp hồi quy và tương quan phi tuyến tính của Marquatdt. Những sai lệch của hai hàm này so với số liệu thực nghiệm được đánh giá thông qua hệ số xác định (R2) (Công thức 3.4); sai lệch chuẩn của ước lượng (S) (Công thức 3.5); sai số tuyệt đối trung bình (MAE) (Cơng thức 3.6); sai số tuyệt đối trung bình theo phần trăm (MAPE) (Cơng thức 3.7) và tổng sai lệch bình phương (SSR) (Cơng thức 3.8). Mơ hình phân bố N/D và phân bố N/H thích hợp được chọn theo tiêu chuẩn SSRmin.
R2 = (NLT - Nbq)^2/(NTN - Nbq)^2 (3.4) Se = √∑(NTN – NLT)^2/(n-p) (3.5) MAE = │((NTN – NLT)/n))│ (3.6) MAPE = (MAE*100)/NTN (3.7) SSR = ∑(NTN – NLT)^2 (3.8)
Sau đó khảo sát hai mơ hình phân bố N/D và phân bố N/H để ước lượng số cây (N, cây), tỷ lệ số cây (N%), số cây tích lũy (NTL, cây), tỷ lệ số cây tích lũy (N%TL) theo những cấp D và cấp H khác nhau.
3.5.3.2. Phân tích sinh trưởng đối với rừng trồng Keo lai
(a) Xử lý và đo đạc các vòng năm. Các thớt trên cây giải tích được bào nhẵn một mặt về hướng gốc cây. Kế đến xác định số vòng năm trên mỗi thớt giải tích nhằm xác định tuổi và chiều cao tương ứng với các tuổi. Tiếp đến đo đạc đường kính từng vịng năm tại thớt 1,3 m theo hai hướng vng góc với nhau bằng kính lúp với độ chính xác 0,1 mm để xác định các giá trị bình quân và
lượng tăng trưởng đối với D, H, V, M. Chiều cao thân cây tương ứng với các tuổi được xác định gần đúng theo phương pháp tỷ lệ.
(b) Xây dựng những hàm sinh trưởng đối với cây bình quân. Đối với mỗi cấp đất, xây dựng ba hàm D = f(A), H = f(A) và V = f(A) đối với cây bình qn. Những hàm sinh trưởng thích hợp được kiểm định bằng hai hàm (3.9) và (3.10); trong đó Y = D, H và V, cịn A = 2 – 10 năm.
Hàm Korf: Y = m*exp(-b*A^-c) (3.9) Hàm Sigmoid: Y = A^2/(a + b*A + c*A^2) (3.10)
Các hệ số và các thống kê sai lệch của hai hàm (3.9) và (3.10) được ước lượng bằng phương pháp phân tích hồi quy và tương quan phi tuyến tính của Marquardt. Sai lệch của hai hàm này so với số liệu thực nghiệm được đánh giá theo 5 tiêu chuẩn: hệ số xác định (R2); sai lệch chuẩn của ước lượng (S); sai số tuyệt đối trung bình (MAE); sai số tuyệt đối trung bình theo phần trăm (MAPE) và tổng sai lệch bình phương (SSR).
(c) Xây dựng những hàm sinh trưởng đối với rừng trồng Keo lai. Giả định phân bố N/D và phân bố N/V trong cùng cấp A có dạng phân bố chuẩn. Theo đó, M (m3/ha) của rừng trồng Keo lai trên ba cấp đất được xác định theo công thức (3.11). Ở công thức (3.11), Mi và Ni tương ứng là trữ lượng gỗ và mật độ của rừng trồng Keo lai ở mỗi cấp A và cấp đất khác nhau; V là thể tích thân cây bình qn của rừng trồng Keo lai ở mỗi cấp A và cấp đất khác nhau và được ước lượng theo hàm V = f(A).
Mi = Ni*V (3.11)
Mật độ của rừng trồng Keo lai ở những cấp A trên ba cấp đất được ước lượng bằng hàm 3.12; trong đó ba tham số m, b và k được ước lượng bằng phương pháp phân tích hồi quy và tương quan phi tuyến tính của Marquardt.
N = m*exp(-b*A) + k (3.12)
Hàm ước lượng M = f(A) thích hợp tương ứng với mỗi cấp đất cũng được kiểm định từ hai hàm (3.9) và (3.10); trong đó Y = M, cịn A = 2 – 10 năm. Các
hệ số và các thống kê sai lệch của hai hàm này được phân tích bằng phương pháp hồi quy và tương quan phi tuyến tính của Marquardt. Sai lệch của hai hàm này so với số liệu thực nghiệm được đánh giá theo 5 tiêu chuẩn: hệ số xác định (R2); sai lệch chuẩn của ước lượng (S); sai số tuyệt đối trung bình (MAE); sai số tuyệt đối trung bình theo phần trăm (MAPE) và tổng sai lệch bình phương (SSR). Hàm ước lượng M = f(A) thích hợp được chọn theo được chọn tiêu chuẩn SSRmin.
Sau đó khảo sát các hàm sinh trưởng ở mức cây bình quân và quần thụ để xác định các giá trị bình quân và lượng tăng trưởng đối với D, H, V, M. Từ đó xác định thời điểm mà D, H, V cây bình quân và M của rừng trồng Keo lai tương ứng với ba cấp đất chuyển từ giai đoạn sinh trưởng nhanh sang giai đoạn sinh trưởng chậm. Thời điểm này tương ứng với ZDmax, ZHmax, ZVmax và ZMmax. Tuổi thành thục số lượng của rừng trồng Keo lai trên mỗi cấp đất là cấp tuổi tương ứng với ∆Mmax.
3.5.3.3. Phân tích sự phân hóa và tỉa thưa đối với rừng trồng Keo lai
Những cây hình thành rừng trồng Keo lai ở những cấp A và cấp đất khác nhau được phân chia thành 5 cấp sinh trưởng; trong đó cây cấp I là tốt nhất, còn cây cấp V là xấu nhất. Các cấp sinh trưởng được xác định theo hệ số đường kính thân cây (Kd). Hệ số Kd được xác định theo cơng thức 3.13; trong đó Di và Dbq tương ứng là đường kính của cây i và đường kính bình qn của quần thụ.
Kd = Di/Dbq (3.13)
Những cây thuộc 5 cấp sinh trưởng nhận những hệ số Kd như sau: cấp I: Kd > 1,2; cấp II: Kd = 1,1 – 1,2; cấp III: Kd = 0,9 - 1,1; cấp IV: Kd = 0,7 – 0,9 và cấp V: Kd < 0,7.
Sau đó tổng hợp N (cây/ha), D (cm), H (m), tiết diện ngang (G, m2/ha) và trữ lượng gỗ (M, m3/ha) theo 5 cấp sinh trưởng từ I – V. Từ đó phân tích sự phân hóa và tỉa thưa đối với rừng trồng Keo lai ở những cấp A và cấp đất khác nhau.