Phương pháp xử lý số liệu

Chương 2 MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.4. Phương pháp nghiên cứu

2.4.2. Phương pháp xử lý số liệu

Việc chỉnh lý tài liệu quan sát, lập các dãy phân bố thực nghiệm, biểu đồ thực nghiệm, tính toán các đặc trưng mẫu,… được xử lý đồng bộ trên máy tính bằng phần mềm Excel và phần mềm SPSS 19.0.

2.4.2.1.Phân loại trạng thái rừng

Để phân loại trạng thái rừng, đề tài sử dụng phương pháp phân loại của Loeschau (1960) được Viện Điều tra Quy hoạch rừng nghiên cứu và bổ sung. Căn cứ vào tổng tiết diện ngang (Gm2/ha), trữ lượng (M m3/ha), độ tàn che (P) và một số thông tin điều tra ngoài thực địa, tiến hành phân chia trạng thái cho từng ô đo đếm. Cụ thể tiêu chuẩn phân chia các trạng thái rừng như sau:

+ Kiểu trạng thái II: Rừng non phục hồi sau nương rẫy hoặc sau khai thác trắng, kiểu rừng này là rừng cây gỗ có đường kính nhỏ, chủ yếu là những cây tiên phong hoặc có tính chất tiên phong ưa sáng mọc nhanh, nó có thể chia thành 2 kiểu phụ:

Kiểu phụ IIA: Rừng phục hồi còn non và đặc trưng bởi lớp cây tiên phong ưa sáng, mọc nhanh, thường đều tuổi và kết cấu một tầng, đường kính D < 10cm, G <

10m2/ha, rừng có trữ lượng nhỏ. Thuộc đối tượng nuôi dưỡng.

Kiểu phụ IIB: Rừng cây tiên phong phục hồi phát triển đã lớn, đặc trưng tổ thành gồm những cây tiên phong hoặc có tính chất tiên phong ưa sáng, mọc nhanh, thành phần loài đã phức tạp, đã có sự phân hoá về tầng thứ và tuổi. Đường kính cây cao phổ biến bình quân D > 10cm, G > 10 m2/ha. Thuộc đối tượng nuôi dưỡng.

+ Kiểu trạng thái III: Trạng thái rừng đã qua khai thác chọn, là kiểu trạng thái đã bị tác động của con người ở nhiều mức độ khác nhau, làm cho kết cấu rừng có sự thay đổi. Tuỳ theo mức độ tác động, khả năng tái sinh và cung cấp lâm sản mà có thể phân loại trạng thái rừng khác nhau:

Kiểu phụ IIIA: Rừng thứ sinh qua khai thác chọn kiệt, đang phục hồi, khả năng khai thác bị hạn chế, cấu trúc rừng bị phá vỡ hoặc thay đổi cơ bản, trạng thái này có thể chia thành một số dạng trạng thái:

Trạng thái IIIA1: Rừng mới qua khai thác chọn kiệt, cấu trúc rừng đã bị phá vỡ hoàn toàn, tán rừng bị phá vỡ thành từng mảng lớn, tầng trên còn sót lại một số cây cao nhưng phẩm chất xấu, nhiều dây leo bụi rậm, tre nứa xâm lấn. Độ tàn che S< 0,3, ∑G < 10 m2/ha, ∑GD > 40 < 2 m2/ha, trữ lượng < 80 m3/ha. Tuỳ thuộc vào mật độ tái sinh mà nó có thể chia nhỏ hơn nữa.

Trạng thái IIIA2: Rừng qua khai thác kiệt bắt đầu phục hồi, đặc trưng của trạng thái này là đã hình thành tầng giữa vươn lên chiếm ưu thế với lớp cây đại bộ phận có đường kính 20 – 30cm. Rừng có 2 tầng trở lên, tầng trên tán không liên tục được hình thành chủ yếu từ những cây cũ còn lại, còn có những cây to khoẻ vượt tán. Độ tàn che của rừng S = 0,3 – 0,5, ∑G = 10 – 15 m2/ha, ∑GD > 40 < 2 m2/ha, trữ lượng từ 80 – 120 m3/ha. Cũng tuỳ vào mật độ tái sinh có thể chia nhỏ hơn nữa.

Trạng thái IIIA3: Rừng đã có quá trình phục hồi tốt (rừng trung bình, rừng có từ 2 tầng trở lên). Độ tàn che S = 0,5 - ,07, ∑G = 16 – 21 m2/ha, ∑GD > 40 < 2 m2/ha, trữ lượng > 120 m3/ha.

Kiểu phụ IIIB: Rừng bị tác động với mức độ thấp, trữ lượng rừng còn cao, cấu trúc rừng chưa bị phá vỡ, rừng còn giàu trữ lượng, có S > 0,7 , ∑G = 21 - 26 m2/ha, trữ lượng > 250 m3/ha.

+Kiểu trạng thái IV: Rừng nguyên sinh hoặc thứ sinh phục hồi, đã phát triển đến giai đoạn ổn định, trữ lượng và sản lượng cao, có độ tàn che > 0,7, ∑G > 26 m2/ha, ∑GD > 40 > 5 m2/ha.

Tuỳ theo nguồn gốc khác nhau của rừng được phân chia thành 2 kiểu phụ:

Kiểu phụ IVA: Rừng nguyên sinh

Kiểu phụ IVB: Rừng thứ sinh phục hồi đã phát triển đến giai đoạn ổn định.

2.4.2.2.Xác định cấu trúc tổ thành - Xác định công thức tổ thành:

+ Xác định tổng số cá thể của từng loài (ni) + Tổng số loài (m)

+ Xác định tổng số cá thể chung cho các loài 



 m

i

ni

N

1

+ Tính số cá thể trung bình của 1 loài:

m

x N (2.1)

+ So sánh các ni với x:

Nếu ni x thì loài cây đó có mặt trong công thức tổ thành Nếu ni < x thì loài cây đó có thể bỏ qua

+ Công thức tổ thành có dạng: k1A1 + k2A2 + … + knAn

Trong đó: Ai là tên loài

ki là hệ số được tính theo công thức:

100 N.

ki ni (2.2)

- Xác định chỉ số IV%:

Chỉ số IV% được xác định theo phương pháp của Daniel Marmillod (Vũ Đình Huề, (1984) và Đào Công Khanh, (1996)

2

%

% N% G

IV   (2.3)

Trong đó:

N% là phần trăm số cá thể ở tầng cây cao của loài nào đó so với tổng số cây trên ÔTC

G% là phần trăm tiết diện ngang của loài cây nào đó so với tổng tiết diện ngang của ÔTC

Theo Daniel Marmillod, những loài cây nào có IV% > 5% mới thực sự có ý nghĩa về mặt sinh thái trong lâm phần. Mặt khác, theo Thái Văn Trừng (1978) trong một lâm phần, nhóm loài cây nào đó chiếm trên 50% tổng số cá thể của tầng cây cao thì nhóm loài đó được coi là nhóm loài ưu thế. Đó là những chỉ dẫn làm cơ sở quan trọng xác định loài và nhóm loài ưu thế.Tính tổng IV% của những loài có trị số này > 5% từ cao đến thấp.

2.4.2.3.Đặc trưng về mức độ phong phú và đa dạng loài

Mức độ phong phú và đa dạng loài được đánh giá thông qua các chỉ tiêu định lượng, việc tính toán được thực hiện nhờ phần mềm Excel 2003 và SPSS 13.0

 Mức độ phong phú

Mức độ phong phú của loài được lượng hóa qua công thức:

N

R m (2.4)

Trong đó: N là số cá thể của tất cả các loài m là số loài trong quần xã

 Mức độ đa dạng loài

- Hàm số liên kết Shannon – Wiener:

Đây là chỉ số đa dạng sinh học thường được vận dụng. Hàm số này được hai tác giả là Shannon và Weiner đưa ra năm 1949 dưới dạng:





 m

i

i

i p

p H

1

log (2.5)

Trong đó: ni là số lượng cá thể của loài i trong quần xã pi là tỷ lệ cá thể của loài i: pi = ni/N

Hoặc:  N Nni ni

n

H C log log (2.6)

Trong đó: C là hằng số: C = 2,302585

H = 0 khi quần xã chỉ có một loài duy nhất, vì khi đó N.logN =nilogni .

Hmax = C.logN khi quần xã có số loài cao nhất và mỗi loài chỉ có một cá thể. H càng lớn thì tính đa dạng càng cao.

Để so sánh mức độ đa dạng giữa các trạng ô nghiên cứu, đề tài dùng công thức:

) ( )

( 1 2

2 1

H D H D

H t H



  (2.7)

Với bậc tự do tra bảng là:

 

2 2 2 1 1 2

2 2 1

/ ) ( /

) (

) ( ) (

n H D n H D

H D H k D



  (2.8)

Trong đó: n1 và n2 là số cá thể ứng với khu vực 1 và 2 cần so sánh. Còn phương sai của H được tính theo công thức:

2 2

2

2 ) 1 ln (

) ) (ln

( n

m n

p p p

H p

D ii i  i i  

  (2.9)

Trong đó: m là số loài

Đặt giả thuyết H0 : Mức độ đa dạng tầng cây gỗ của ô điều tra 1 (H1) cao hơn mức độ đa dạng tầng cây gỗ ở ô điều tra 2 (H2)

ttính > t05 tra bảng thì kết luận mức đa dạng giữa hai trạng thái có sự khác nhau. Ngược lại thì giữa hai trạng thái không có sự khác nhau về mức đa dạng.

- Chỉ số Simpson:

Chỉ số Simpson được sử dụng sớm nhất vào năm 1949 dưới dạng:

2

1 1 1m pi

D (2.10)

Trong đó: m là số loài

N

pi  ni là tổ thành của loài i nào đó

Công thức trên dùng cho trường hợp chọn mẫu ngẫu nhiên hoặc hệ thống ngẫu nhiên với trường hợp N rất lớn so với ni. Với N không quá lớn so với ni thì dùng công thức:

   



 m i i N n N D n

1

2 1

1 1 (2.11)

2.4.2.4.Mô phỏng các phân bố thực nghiệm

Số liệu sau khi chỉnh lý và lập bảng phân bố tần số thực nghiệm theo tổ, tính toán các đặc trưng mẫu, đề tài lựa chọn một số hàm lý thuyết phù hợp để mô phỏng các quy luật phân bố: N-D1.3, NL-D, Nts-H.

* Phân bố giảm, dạng hàm Meyer

Trong Lâm nghiệp, phân bố mũ thường được dùng để mô phỏng quy luật phân bố số cây theo đường kính (N-D1.3) của những lâm phần hỗn giao, khác tuổi, đã qua khai thác chọn nhiều lần. Những cây có đường kính lớn chiếm tỷ lệ thấp, ngược lại những cây có đường kính nhỏ chiếm tỷ lệ cao, phân bố thực nghiệm N - D1.3 có dạng giảm. Khi đó có thể dùng hàm Meyer mô phỏng quy luật phân bố N - D1.3 của những lâm phần này.

Hàm Meyer có dạng:

y = α.e-β.x (2.12) Trong đó:

y: là tần số quan sát.

x: là giá trị của nhân tố điều tra (D1.3).

α, β là hai tham số của phương trình.

Khi giá trị x tăng, β càng lớn thì đường cong lõm và giảm càng nhanh, ngược lại β càng bé thì đường cong giảm từ từ.

* Phân bố khoảng cách

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

γ với x=0

F (x) = (2.13)

(1- γ )(1-α).αx-1 x≥ 1 Trong đó:

n f0

 







i

i X

f f n

. )

1 ( 0

 -với f0 là tần số quan sỏt của tổ đầu tiờn n: dung lượng mẫu

K D Xi (Di  min)



Với K là cự ly tổ; Di: trị số giữa tổ thứ i, Dmin: trị số giữa tổ thứ nhất.

Phân bố khoảng cách dùng để nắn những phân bố thực nghiệm có dạng chữ J (đỉnh nằm ở cỡ thứ hai và sau đó tần số giảm dần khi x tăng).

 Kiểm tra sự phù hợp giữa phân bố lý thuyết với phân bố thực nghiệm

Để đánh giá sự phù hợp của phân bố lý thuyết với phân bố thực nghiệm, sử dụng tiêu chuẩn Khi bình phương (2)

2 = (2.14)

Nếu 2tính ≤ 205 tra bảng, với bậc tự do k = m – r - 1 (m: là số tổ sau khi gộp;

r: số tham số của phân bố lý thuyết cần ước lượng), thì phân bố lý thuyết phù hợp với phân bố thực nghiệm và ngược lại.

Trong đó:

ft: Tần số thực nghiệm fl: Tần số lý thuyết

Nếu tổ nào có fl < 5 thì ghép với tổ trên hoặc tổ dưới, để sao cho fl ≥ 5.





m

i f l

f l f t

1

)2

(

 Lựa chọn phân bố lý thuyết thích hợp

Khi sử dụng các phân bố lý thuyết để mô phỏng phân bố thực nghiệm, thì phân bố nào có tỷ lệ chấp nhận cao hơn sẽ được chấp nhận.

* Phân bố Weibull

Là phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên liên tục, với miền giá trị (0, +).

Phân bố Weibull là phân bố xác suất cho phép mô phỏng phân bố thực nghiệm có dạng giảm, lệch trái, lệch phải và đối xứng.

Hàm mật độ có dạng:

P (x) =

 

 

. .X 1e .x (2.15) Trong đó:

Tham số α đặc trưng cho độ lệch của phân bố.

Tham số λ đặc trưng cho độ nhọn của phân bố.

Giá trị λ được ước lượng từ công thức

   fin.xi

Trong đó:

x = Yi - Ymin

Yi: là trị số giữa tổ thứ i của nhõn tố điều tra

Ymin: là trị số quan sỏt nhỏ nhất của nhõn tố điều tra(giới hạn d-ới của tổ đầu tiên).

Phân bố Weibull mô tả các phân bố thực nghiệm có dạng:

+ = 1 phân bố có dạng giảm;

+ = 3 phân bố có dạng đối xứng;

+ >3 phân bố có dạng lệch phải;

+ <3 phân bố có dạng lệch trái.

2.4.2.5. Xác định chỉ số đồng đều của các loài theo kích cỡ

Nếu số loài phân bố đồng đều theo kích cỡ thì phương sai (độ đồng đều) của phân bố được xác định theo công thức:

(2.16)

Trong đó: b – là kích thước lớn nhất và a là kích thước bé nhất. Nếu là phân bố số loài theo cỡ đường kính thì a = D1.3min và b = D1.3max trong dãy phân bố. Gọi S2 là phương sai của phân bố thực nghiệm được tính theo công thức:

(2.17)

Với Xi là đại lượng quan sát (như đường kính, chiều cao), là giá trị trung bình thực nghiệm theo đại lượng quan sát. Công thức (2.16) có thể viết dưới dạng:

(2.18)

Gọi: (2.19)

Là chỉ số đồng đều. K = 1 có chỉ số đồng đều cao nhất, K càng nhỏ hơn 1 thì chỉ số đồng đều càng thấp.

 

12

2 2  ba



 2

2 1

X X m m

S i i

i





 



X

 

i i i i i

i

m m X X m

m

S 











  

 

2 2

2

. .

2 2

 K  S

Chương 3