Một số quy luật tương quan

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số đặc điểm cấu trúc rừng tự nhiên lá rộng rụng lá tại ban quản lý rừng phòng hộ ia mơ tỉnh gia lai (Trang 69 - 75)

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

3.2. NGHIÊN CỨU MỘT SỐ QUY LUẬT CẤU TRÚC TẦNG CÂY CAO CỦA CÁC TRẠNG THÁI RỪNG

3.2.5. Một số quy luật tương quan

3.2.5.1. Tương quan giữa chiều cao vút ngọn với đường kính 1.3 (Hvn/D1.3) Giữa chiều cao vút ngọn và đường kính ngang ngực (tại vị trí 1,3m) luôn tồn tại có một mối liên hệ theo dạng liên hệ xác định. Nhiều tác giả trong và ngoài nước đã nghiên cứu tương quan Hvn/D1.3 của rừng tự nhiên hỗn loài khác tuổi và khẳng định mối liên hệ này tồn tại phổ biến đối với các lâm phần. Hai đại lượng Hvn và D1.3 có chung bản chất là chúng đều phản ánh mức độ trưởng thành của cây rừng và của lâm phần. Hvn và D1.3 là những chỉ tiêu đáng giá sức sản xuất của lâm phần trên những điều kiện cu thể. Đại lượng Hvn phản ánh mức độ trưởng thành của lâm phần ở mặt phẳng đứng còn đại lượng D1.3 phản ánh mức độ trưởng thành của lâm phần ở mặt phẳng ngang. Vì vậy, khi biết được mối liên hệ Hvn và D1.3 thì từ đại lượng D1.3 ta có thể suy ra đại lượng Hvn và ngược lại. Điều đó có ý nghĩa rất quan trọng trong thực tiễn sản xuất vì đại lượng Hvn trong thực tế rất khó xác định chính xác, trong khi đó đại lượng D1.3 lại dễ dàng đo đếm chính xác được bằng các dụng cụ điều tra thông thường và có độ chính xác cao.

Để mô phỏng quy luật tương quan Hvn/D1.3đề tài đã thăm dò một số hàm ứng dụng để khảo sát như đã nói ở Mục 2.3.2.2; gồm các hàm sau:

(1) Hàm: Linear: Y = bo + b1X (2.11)

(2) Hàm: Logarithmic: Y = a.ex hay Y = bo+b1lnx (2.12) (3) Hàm bậc 2 (Quadratic): Y = bo + b1x+b2x2 (2.13) (4) Hàm Compound: Y = bo*b1

x (2.14)

(5) Hàm Power: Y = boxb1 (2.15)

Kết quả thăm dò và tính toán phân tích tương quan Hvn/D1.3 của các cây rừng ở các trạng thái rừng khác nhau tại khu vực nghiên cứu bằng phần mềm SPSS, được thể hiện tại các bảng sau:

Bảng 3.16. Kết quả thăm dò tương quan Hvn/D1.3 của trạng thái rừng RLB

TT

Hàm thăm dò

Các chỉ tiêu thống kê Các tham số R Square F df1 df2 Sig, b0 b1 b2

1 Linear 0,692 787,61 1 350 0,000 6,966 0,263 2 Logarithmic 0,741 1.000,23 1 350 0,000 -2,74 5,312

3 Quadratic 0,732 475,96 2 349 0,000 4,869 0,493 -0,005 4 Compound 0,567 457,52 1 350 0,000 7,441 1,023

5 Power 0,660 680,39 1 350 0,000 3,099 0,47

Từ kết quả tại bảng 3.16 có thể nhận thấy rằng, giữa Hvn và D1.3 đều tồn tại mối quan hệ với các hàm thăm dò, mối quan hệ từ tương đối chặt đến chặt (R2 = 0,567 – 0,741), và tham số của các phương trình thăm dò đều tồn tại (F < 0,05). Tuy nhiên để biểu diễn hàm tương quan tốt nhất cho mối quan hệ này thì chúng tôi thấy hàm Logarithmic là tốt nhất do có R2 cao nhất.

Bảng 3.17. Kết quả thăm dò tương quan Hvn/D1.3 của trạng thái rừng RLN

TT Hàm thăm dò

Các chỉ tiêu thống kê Các tham số R Square F df1 df2 Sig, b0 b1 b2

1 Linear 0,508 296,89 1 287 0,000 5,029 0,238 2 Logarithmic 0,582 399,75 1 287 0,000 -3,028 4,418

3 Quadratic 0,581 198,06 2 286 0,000 1,92 0,599 -0,009 4 Compound 0,480 264,92 1 287 0,000 5,43 1,028

5 Power 0,575 388,97 1 287 0,000 2,048 0,529

Từ kết quả tại bảng 3.17 có thể nhận thấy rằng, giữa Hvn và D1.3 thực sự tồn tại mối quan hệ với các hàm thăm dò, mối quan hệ từ tương đối vừa đến chặt (R2 = 0,480 – 0,582), và tham số của các phương trình thăm dò đều tồn tại (F < 0,05). Tuy nhiên để biểu diễn hàm tương quan tốt nhất cho mối quan hệ này thì chúng tôi thấy hàm Logarithmic là tốt nhất do có R2 cao nhất.

Bảng 3.18. Kết quả thăm dò tương quan Hvn/D1.3 của trạng thái rừng RLK

TT

Hàm thăm dò

Các chỉ tiêu thống kê Các tham số R Square F df1 df2 Sig, b0 b1 b2

1 Linear 0,582 346,54 1 249 0,000 4,949 0,319 2 Logarithmic 0,662 486,96 1 249 0,000 -3,641 5,127

3 Quadratic 0,674 256,55 2 248 0,000 1,113 0,837 -0,014 4 Compound 0,561 318,63 1 249 0,000 5,609 1,035

5 Power 0,673 512,06 1 249 0,000 2,162 0,561

Từ kết quả tại bảng 3.18 có thể nhận thấy rằng, giữa Hvn và D1.3 thực sự tồn tại mối quan hệ với các hàm thăm dò, mối quan hệ từ chặt vừa đến chặt (R2 = 0,561 – 0,662), và tham số của các phương trình thăm dò đều tồn tại (F < 0,05). Tuy nhiên để biểu diễn hàm tương quan tốt nhất cho mối quan hệ này thì chúng tôi thấy hàm Logarithmic là tốt nhất do có R2 cao nhất.

Bảng 3.19. Kết quả thăm dò tương quan HvN-D1.3 của trạng thái rừng RLP

TT

Hàm thăm dò

Các chỉ tiêu thống kê Các tham số R Square F df1 df2 Sig, b0 b1 b2

1 Linear 0,662 1.143,50 1 585 0,000 4,344 0,263 2 Logarithmic 0,675 1.214,40 1 585 0,000 -1,908 3,962

3 Quadratic 0,679 618,32 2 584 0,000 3,095 0,445 -0,005 4 Compound 0,568 769,76 1 585 0,000 4,914 1,032

5 Power 0,613 927,86 1 585 0,000 2,227 0,494

Từ kết quả tại bng 3.19 có thể nhận thấy rằng, giữa Hvn và D1.3 thực sự tồn tại mối quan hệ với các hàm thăm dò, mối quan hệ từ chặt vừa đến chặt (R2 = 0,568 – 0,679), và tham số của các phương trình thăm dò đều tồn tại (F < 0,05). Tuy nhiên để biểu diễn hàm tương quan tốt nhất cho mối quan hệ này thì chúng tôi thấy hàm Logarithmic là tốt nhất do có R2 cao và mức độ ổn định cao hơn.

Từ những phân tích ở trên, có thể nhận thấy rằng, giữa Hvn và D1.3 thực sự tồn tại mối quan hệ với các hàm thăm dò và phương trình thể hiện mối quan hệ tốt nhất cho mối quan hệ này là hàm Logarithmic. Phương trình của hàm Logarithmic ứng với mỗi trạng thái rừng cụ thể như sau:

- Trạng thái RLB: H = -0,274 + 5,312*lnD - Trạng thái RLN: H = -3,028 + 4,418*lnD - Trạng thái RLK: H = -3,641 + 5,127*lnD - Trạng thái RLP: H = -1,908 + 3,962*lnD

Sau đây là biểu đồ tương quan biểu diễn mối quan hệ Hvn và D1.3 của các trạng thái rừng theo hàm Logarithmic tại khu vực nghiên cứu.

Hình 3.22. Tương quan Hvn /D1.3 (RLB) Hình 3.23. Tương quan Hvn /D1.3 (RLN)

Hình 3.24. Tương quan Hvn /D1.3 (RLK) Hình 3.25. Tương quan Hvn /D1.3 (RLP)

Từ kết quả mô phỏng tương quan theo hàm toán học cũng như biểu đồ tương quan Hvn /D1.3 thể hiện tại các hình ở trên. Mức độ quan hệ Hvn /D1.3 của rừng RLB và rừng RLP có mức độ quan hệ chặt chẽ hơn, điều này phản ánh một cách trung thực hiện trạng của rừng. Rừng RLB có mức độ ổn định hơn, rừng RLP đang dần ổn định.

Ngược lại rừng RLN và rừng LRK đã có sự tác động nhiều từ môi trường bên ngoài như khai thác chọn nhiều lần, phá rừng, …

3.2.5.2. Tương quan giữa đường kính tán với đường kính 1.3 (Dt/D1.3)

Đường kính tán là chỉ tiêu biểu thị mối quan hệ giữa cây rừng và không gian dinh dưỡng. Nó là chỉ tiêu quan trọng để xác định không gian dinh dưỡng của từng cây cá biệt và xác định mật độ tối ưu của lâm phần. Qua đó làm cơ sở để đề xuất các biện pháp tác động lâm sinh đặc biệt là việc xúc tiến tái sinh tự nhiên cho thế hệ cây con sau này. Quan hệ giữa Dt và D1.3đã được nhiều tác giả trong và ngoài nước nghiên cứu, nhìn chung các kết quả đều tập trung lại dưới dạng lớp tuyến tính một lớp (hàm Linear) Dt = a + b*D1.3

Kết quả tính toán các tham số theo hàm đã lựa chọn cho các trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu cụ thể như sau:

Bảng 3.20. Kết quả nghiên cứu tương quan Dt/D1.3

dạng phương trình Dt = a + b*D1.3

TT

Trạng thái rừng

Các chỉ tiêu thống kê Các tham số

R Square F df1 df2 Sig, a b

1 RLB 0,593 508,94 1 350 0,000 2,314 0,089

2 RLN 0,486 270,98 1 287 0,000 2,726 0,081

3 RLK 0,680 530,30 1 249 0,000 2,306 0,101

4 RLP 0,696 1.340,99 1 585 0,000 2,007 0,099

Từ kết quả tại bảng 3.20 có thể nhận thấy rằng, giữa Dt và D1.3 có mối quan hệ từ chặt vừa đến chặt (R2 = 0,486 – 0,696), và tham số của các phương trình nghiên cứu đều tồn tại (F < 0,05). Sau đây là biểu đồ tương quan biểu diễn mối quan hệ Dt và D1.3

của các trạng thái rừng theo phương trình Dt = a + b*D1.3 tại khu vực nghiên cứu.

Hình 3.26. Tương quan Dt/D1.3 (RLB) Hình 3.27. Tương quan Dt/D1.3 (RLN)

Hình 3.28. Tương quan Dt/D1.3 (RLK) Hình 3.29. Tương quan Dt/D1.3 (RLP)

Tương tự như mối quan hệ Hvn /D1.3 thì mối quan hệ Dt/D1.3 của rừng RLB và RLP chặt chẽ hơn rừng LRN và rừng LRK.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu một số đặc điểm cấu trúc rừng tự nhiên lá rộng rụng lá tại ban quản lý rừng phòng hộ ia mơ tỉnh gia lai (Trang 69 - 75)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(104 trang)