Phương pháp xử lý số liệu

CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.3.3. Phương pháp xử lý số liệu

Việc sàng lọc số liệu thô, chỉnh lý các số liệu quan sát để lập dãy phân bố thực nghiệm, biểu đồ phân bố, tính toán các đặc trưng mẫu, phân bố lý thuyết và tính toán các tương quan giữa các nhân tố điều tra, … được xử lý đồng bộ trên máy vi tính với sự hỗ trợ của phần mềm Excel 2016 và phần mềm SPSS.

2.3.3.1. Kiểm tra sự thuần nhất của các trạng thái rừng

Số liệu điều tra thu thập được từ các ô tiêu chuẩn của cùng một trạng thái rừng được tiến hành kiểm tra sự thuần nhất giữa các ô (không cần phải kiểm tra sự thuần nhất về các trạng thái với nhau vì các trạng thái này đã thiết lập theo các ô tiêu chuẩn điển hình khác nhau và quá trình phân loại này theo Quyết định số 689/QĐ - TCLN - KL ngày 23/12/2013 của Tổng cục Lâm nghiệp, hệ thống phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp này được xây dựng trên cơ sở quy định của Thông tư số 34/2009/TT - BNN ngày 10/06/2009 của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. Kết quả của quá trình kiểm tra sự thuần nhất này nhằm quyết định xem có cần gộp các dữ liệu thu thập ở những ô điều tra khác nhau trong cùng một trạng thái hay không. Có rất nhiều

phương pháp kiểm tra thuần nhất, trong giới hạn đề tài thì phương pháp kiểm tra dựa vào sử dụng tiêu chuẩn Kruskal – Wallis.

Điều kiện áp dụng tiêu chuẩn của Kruskal - Wallis là số mẫu  3, các đại lượng quan sát ở các mẫu là những đại lượng liên tục. Tiêu chuẩn này chủ yếu là dựa vào phương pháp xếp hạng các số liệu quan sát ở các mẫu.

Cuối cùng ta dùng các tổng hạng trên để tính:

   



l

i ni

Ri n

H n

2

1

12 3(n+1) (2.1)

Trong đó n = ni. Nếu các mẫu là thuần nhất thì H có phân bố 2 với bậc tự do K= l -1, l là số mẫu quan sát.

Nếu H > 052 thì các ô tiêu chuẩn không thuần nhất.

Nếu H  052 thì các ô tiêu chuẩn là thuần nhất, có nghĩa là các ô tiêu chuẩn có nguồn gốc từ chung từ một kiểu trạng thái rừng.

2.3.3.2. Phương pháp nghiên cứu cấu trúc rừng a) Đối với tầng cây cao

* Tổ thành rừng

Trong đề tài này, sử dụng phương pháp tính toán tỷ lệ tổ thành loài dựa theo công thức IV%:

2

% G

%

% N

IV i i

i

  (2.2)

Trong đó:

IVi% là chỉ số giá trị quan trọng của loài i tính theo % Ni% là % theo số cây của loài i trong quần xã thực vật rừng.

Gi% là % theo tổng tiết diện ngang của loài i trong quần xã thực vật.

Theo Daniel Marmillod (dẫn theo Vũ Đình Huề, 1984), những loài cây có IV lớn hơn 5% mới thực sự có ý nghĩa về mặt sinh thái trong lâm phần. Theo Thái Văn Trừng (1978) [35], trong một lầm phần nhóm loài cây nào đó nhiều hơn 50% tổng số cá thể của tầng cây cao thì nhóm loài đó được coi là nhóm loài ưu thế. Cần tính tổng IV của những loài có trị số này lớn hơn 5%, xếp từ cao xuống thấp và dừng lại khi tổng IV đạt 50%.

* Cấu trúc mật độ

Công thức xác định mật độ cây được sử dụng là:

10.000 S x

N/han (2.3)

Trong đó:

n: tổng số cá thể các loài trong các ô tiêu chuẩn S: diện tích của tất cả các ô tiêu chuẩn

* Tính toán các đặc trưng mẫu

Các đặc trưng mẫu như: Trung bình mẫu ( ), phương sai mẫu (S2), sai tiêu chuẩn mẫu (S), hệ số biến động (S%) và một số chỉ tiêu khác được tính toán trực tiếp bằng các phần mềm Excel 2016 hoặc SPSS.

* Xác định mức độ đa dạng loài trong quần xã

Khái niệm bao trùm nhất Đa dạng sinh học là sự phong phú về nguồn gen, về loài sinh vật, và hệ sinh thái trong rừng tự nhiên. Có rất nhiều chỉ số đa dạng để đánh giá như: chỉ số Shannon (Magurran, 1988), chỉ số Berger-Parker (Magurran, 1988), chỉ số Brillouin (Brillouin, 1962), chỉ số Simpson (Simpson, 1949), chỉ số Alpha (Magurran, 1988), chỉ số McIntosh (McIntosh, 1967), chỉ số Margalef (Margalef, 1958), chỉ số Menhinick (Magurran, 1988). Trong khuôn khổ đề tài, tôi lựa chọn các chỉ số sau để tính mức độ đa dạng loài.

- Chỉ sổ đa dạng loài Shanon – Wiener (H)

H = - (2.3) Trong đó:

Pi: tỷ lệ loài thứ i trong quần xã thực vật

ni: tổng số cá thể của loài i có trong quần xã thực vật - Chỉ số ưu thế Simpson (d)



 







 

 

 1

1 1

1 N

n N

d n i

n

i

i (2.4)

Trong đó: ni: Số lượng cá thể của loài thứ i

N: Tổng số cá thể của tất cả các loài trong ÔNC

- Chỉ số phong phú loài Margerlef (D)

N D m

ln 1

  (2.5)

Trong đó: D: Chỉ số đa dạng Margalef m: Số loài trong ÔNC

N: Tổng số cá thể của tất cả các loài trong ÔNC - Chỉ số phong phú loài Menhinick (R)

N

R  m (2.6)

Trong đó: m: Số loài trong ÔNC

N: Tổng số cá thể của tất cả các loài trong ÔNC

* Nghiên cứu các quy luật phân bố

Việc mô hình hóa quy luật cấc trúc tần số trong nghiên cứu Lâm nghiệp có ý nghĩa rất lớn, một mặt nó cho biết các quy luật phân bố vốn tồn tại khách quan trong tổng thể, mặt khác nó biểu thị một cách gần đúng bằng các biểu thức toán học cho phép xác định tần số tương ứng với mỗi quy luật phân bố.

Sau khi chỉnh lý số liệu, căn cứ vào phân bố thực nghiệm, mô hình hóa quy luật cấu trúc tần số theo những phân bố lý thuyết khác nhau. Các quy luật phân bố được quan tâm nghiên cứu trong đề tài này bao gồm: quy luật phân bố số cây, số loài cây theo cỡ đường kính ngang ngực (N-D1.3), (NL-D1.3) và quy luật phân bố số cây và số loài cây theo cỡ chiều cao vút ngọn (N-Hvn), (NL-Hvn).

- Phân bố giảm (phân bố mũ)

Trong lâm nghiệp phân bố giảm (dạng hàm Meyer) thường được dùng để mô phỏng cho quy luật phân bố số cây theo đường kính (N-D1.3) của những lâm phần hỗn giao, nhiều loài, khác tuổi qua khai thác chọn không theo quy tắc nhất định.

Hàm Meyer có dạng: Y .ex (2.7) Trong đó:

Y: tần số quan sát X: cỡ đường kính

α và β là hai tham số của phương trình

Để xác định các tham số của phương trình Meyer dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất, thông qua logarit hóa hai vế của phương trình (2.4) để đưa về phương trình hồi quy tuyến tính 1 lớp hai ẩn số yˆ = a + bx

Trong đề tài này phân bố giảm được sử dụng để mô phỏng quy luật phân bố số cây, số loài cây theo cỡ đường kính ngang ngực (N-D1.3), (NL-D1.3) và quy luật phân bố số cây và số loài cây theo cỡ chiều cao vút ngọn (N-Hvn), (NL-Hvn).

- Phân bố khoảng cách

Phân bố khoảng cách là phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên đứt quãng, hàm toán học có dạng:

F (x) =









 )(1 ). 1 1

(    x

 xx10 (2.8)

Trong đó:

γ = f0 là tần số quan sát tuyệt đối ứng với tổ đầu tiên n là dung lượng mẫu quan sát

Trong đề tài này phân bố khoảng cách được sử dụng để mô phỏng quy luật phân bố số cây, số loài cây theo cỡ đường kính ngang ngực (N-D1.3), (NL-D1.3) và quy luật phân bố số cây và số loài cây theo cỡ chiều cao vút ngọn (N-Hvn), (NL-Hvn).

- Phân bố Weibull

Là phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên liên tục với miền giá trị (0: +∞). Hàm mật độ của phân bố Weibull có dạng:

f(x) = (2.9) Trong đó:

α: là tham số đặc trưng cho độ lệch của phân bố

λ: là tham số biểu thị cho độ nhọn của phân bố

x = di - dmin

di là trị số quan sát thứ i, dmin là trị số quan sát bé nhất

Phân bố Weibull có thể mô thả được những phân bố thực nghiệm có dạng giảm, lệch trái, đối xứng và lệch phải tương ứng với các giá trị:

α = 1, α < 3, α =3 và α > 3

Trong đề tài này phân bố Weibull được sử dụng để mô phỏng quy luật phân bố số cây, số loài cây theo cỡ đường kính ngang ngực (N-D1.3), (NL-D1.3) và quy luật phân bố số cây và số loài cây theo cỡ chiều cao vút ngọn (N-Hvn), (NL-Hvn).

- Đánh giá sự phù hợp của phân bố phân lý thuyết với thực nghiệm

Để đánh giá sự phù hộ giữa phân bố lý thuyết với phân bố thực nghiệm, sử dụng tiêu chuẩn 2





 

m

i l

l i

n f

f f

1

2

2 ( )

 (2.10) Trong đó:

ft: là tần số quan sát thực nghiệm của từng cỡ kính hay cỡ chiều cao flt: là tần số lý thuyết

m: số tổ của cỡ chiều cao hay cỡ kính sau khi gộp (flt ≥ 5)

- Nếu: n2 052 H0(tra bảng với bậc tự do k=m-r-1) thì phân bố lý thuyết phù hợp với phân bố thực nghiệm.

- Nếu: n2>052 H0(tra bảng với bậc tự do k=m-r-1) thì phân bố lý thuyết không phù hợp với phân bố thực nghiệm.

(m: số tổ sau khi gộp, r: số tham số của phân bố)

* Nghiên cứu các quan hệ tương quan giữa các nhân tố điều tra lâm phần - Tương quan giữa chiều cao vút ngọn với đường kính 1.3 (Hvn/D1.3)

Đối với cây rừng luôn có mối quan hệ giữa đường kính và chiều cao luôn có chặt chẽ với nhau. Trong rừng tự nhiên việc đo chiều cao là rất khó và phức tạp, chính vì thế dựa trên mối quan hệ này có thể xác định chiều cao tương ứng cho từng cỡ kính mà không cần thiết phải đo cao toàn bộ số cây trong ô nghiên cứu. Để mô phỏng quy luật tương quan Hvn/D1.3, đề tài đã đưa ra một số hàm ứng dụng để khảo sát 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) (5) Hàm Compound: Y = bo*b1

x (2.14)

(4) Hàm Power: Y = boxb1 (2.15)

Để thăm dò mối tương quan tương quan Hvn/D1.3 tại các hàm ở trên, đề tài sử dụng phần mềm thống kê SPSS để tính toán các chỉ số thống kê và kiểm tra giả thuyết.

Phương trình tương quan được chọn là phương trình biểu thị tốt nhất cho quan hệ sinh học Hvn/D1.3 của từng trạng thái rừng và phảm đảm bảo đầy đủ các yêu cầu sau:

- Một là: Phương trình tương quan phản ánh đúng và trung thực quy luật sinh học của cây rừng. Đó là khi đường kính thân cây tăng lên, thì chiều cao cây rừng cũng phải tăng.

- Hai là: Mối quan hện Hvn/D1.3 phải là cao nhất, tức là có hệ số xác định R2 của phương trình là cao nhất.

- Ba là: Các tham số của phương trình đều phải tồn tại.

- Bốn là: Sai số bình quân của phương trình tương quan được lựa chọn với sai thực tế là thấp nhất.

- Năm là: Phương trình dễ sử dụng tính toán và áp dụng ngoài thực tế.

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

Đường kính tán cây (Dt) là chỉ tiêu quan trọng để xác định không gian dinh dưỡng từng cây cá biệt và xác định mật độ tối ưu của lâm phần. Việc xác định đường kính tán cây rừng cũng khó khăn và phức tạp như đối với đo chiều cao thân cây nhất là trong điều kiện rừng nhiều tầng tán, đan xen vào nhau cũng như là trên địa hình đất dốc. Để xác định đường kính tán chúng ta có thể chỉ cần đo đường kính thân cây tại vị trí 1,3m. Quan hệ giữa Dt và D1.3 đã 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 dạng Linear:

Dt = a + b*D1.3 (2.16)

b) Đối với tầng cây tái sinh

Tái sinh rừng là một quá trình phức tạp, nghiên cứu về cấu trúc và quy luật tái sinh là cần thiết, vừa có ý nghĩa cả về lý luận và cơ sở khoa học thực tiễn giúp cho việc đề xuất các giải pháp, biện pháp kỹ thuật lâm sinh nhằm xúc tiến tái sinh rừng từ đó giúp cho việc phát triển, đưa ra các hoạch định và sử dụng rừng được bền vững.

* Tổ thành cây tái sinh

Tổ thành cây tái sinh có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá chất lượng thế hệ rừng tương lai. Các lâm phần có tổ thành cây tái sinh khác nhau thì biện pháp kinh doanh, quản lý bảo vệ cũng như giá trị của lâm phần về kinh tế, chức năng phòng hộ, bảo vệ môi trường, cảnh quan, … cũng khác nhau. Để nghiên cứu cấu trúc tổ thành cây tái sinh. Chúng tôi xác định hệ số tổ thành theo số cây và xây dựng công thức tổ

thành cho từng trạng thái rừng điều tra. Trên cơ sở đó đánh giá tình hình tái sinh trên địa bàn nghiên cứu.

* Mật độ cây tái sinh

Mật độ tái sinh vùng nghiên cứu được xác định theo công thức sau:

Sodb

n x 10.000

N/ha  (2.17)

Trong đó: S là tổng diện tích các ô dạng bản điều tra cây tái sinh và n là số lượng cây tái sinh điều tra được.

* Đánh giá cây tái sinh theo hai cấp chất lượng: có triển vọng và chưa có triển vọng

- Cây tái sinh có triển vọng là cây tái sinh thuộc phẩm chất A, B và có chiều cao trên 1,0m.

- Cây tái sinh chưa có triển vọng là cây tái sinh thuộc phẩm chất C và có chiều cao thấp dưới 1,0m.

* Nghiên cứu quy luật phân bố số cây tái sinh theo cỡ chiều cao (N-H)

Quy luật phân bố số cây tái sinh theo cỡ chiều cao được mô hình hóa theo phân bố lý thuyết như phân bố Meyer, khoảng cách và Weibull. Các phân bố này ứng dụng tương tự như đã nói ở trên.

* Mối quan hệ tầng cây cao với tầng cây tái sinh

Như đã nói ở trên tổ thành cây tái sinh có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá chất lượng thế hệ rừng tương lai. Do vậy cần nghiên cứu mối quan hệ tầng cây cao với tầng cây tái sinh. Từ đó mới dự đoán động thế diễn thái của quần xã thực vật tại khu vực nghiên cứu. Mối quan hệ tầng cây cao với tầng cây tái sinh được thể hiện theo công thức sau:

(2.18) Trong đó: - Cs là chỉ số tương đồng

- C: số lượng loài cây giống nhau của 2 tầng cây - A: số lượng loài của tầng cây cao

- B: số lượng loài của tầng cây tái sinh

Giá trị SI biến đổi từ 0-1, nếu Cs càng lớn thì mức độ tương đồng càng cao hay nói cách khác lớp cây tái sinh có thế hệ cây con tương đồng với thế hệ tầng cây cao.

c) Trong đề xuất các giải pháp kỹ thuật lâm sinh trong phục hồi và phát triển rừng

Dựa trên các kết quả nghiên cứu về các đặc điểm cấu trúc rừng, tái sinh rừng thông qua các đặc trưng định lượng như: mật độ hiện tại của rừng (số cây/ha), tổ thành loài, cấu trúc phân bố N-D1.3, phân bố N-Hvn, phân bố NL-D1.3 và phân bố NL-Hvn, độ tàn che bình quân của rừng (%), đường kính bình quân (cm) của từng trạng thái rừng, chiều cao bình quân (m) của từng trạng thái rừng, tổng tiết diện ngang (m2/ha) của từng trạng thái rừng, trữ lượng bình quân (m3/ha) của từng trạng thái rừng, số lượng loài cây tái sinh, mật độ cây tái sinh (số cây/ha), tổ thành loài cây tái sinh, số cây tái sinh ở các cỡ chiều cao khác nhau ... để đề xuất các giải pháp bảo tồn và phục hồi rừng tự nhiên phù hợp cho từng trạng thái rừng cụ thể tại khu vực nghiên cứu.

CHƯƠNG 3