Giới thiệu dự án

Rừng được ví như "lá phổi xanh" của trái đất — không chỉ điều hòa khí hậu, bảo vệ nguồn nước và chống xói mòn, mà còn là nền tảng sinh kế cho hàng triệu người dân miền núi Việt Nam. Theo thống kê của Liên Hợp Quốc, mỗi năm thế giới mất đi 11 triệu ha rừng, riêng khu vực Châu Á – Thái Bình Dương mất khoảng 1,8 triệu ha, tương đương 5.000 ha/ngày. Tại Việt Nam, độ che phủ rừng đã giảm từ 43% năm 1943 xuống còn 26% năm 1993 (Phạm Hồng Ban, 2000) — một tốc độ suy giảm đáng báo động.

Trước bối cảnh đó, phong trào trồng rừng kinh tế, đặc biệt là trồng Keo lai (Acacia hybrid) và Keo tai tượng (Acacia mangium), đã phát triển mạnh mẽ tại các tỉnh miền núi phía Bắc. Tại huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên, mỗi năm địa phương trồng mới gần 1.000 ha rừng Keo, chủ yếu là giống Keo lai giâm hom (clonal hybrid Acacia). Năm 2012, toàn huyện trồng mới gần 900 ha, phấn đấu đạt độ che phủ 49,2% vào năm 2015.

Tuy nhiên, rừng trồng Keo thuần loài thường có cấu trúc không ổn định nếu thiếu các biện pháp lâm sinh phù hợp, dẫn đến hiện tượng ứ đọng cây cỡ kính nhỏ, cạnh tranh không gian dinh dưỡng và giảm năng suất. Để giải quyết bài toán này, khóa luận "Đánh giá đặc điểm cấu trúc rừng trồng Keo tại xã Tân Thái, huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên" (Phạm Văn Hiền, 2014) đã được thực hiện với mục tiêu:

  1. Xác định các quy luật kết cấu cơ bản (mật độ, phân bố N/D₁.₃, phân bố N/H) của lâm phần Keo thuần loài, khác tuổi.
  2. Phân tích đặc điểm sinh trưởng đường kính (D₁.₃) và chiều cao vút ngọn (Hvn) theo nhóm tuổi và địa hình.
  3. Đánh giá đặc điểm tầng cây bụi, thảm tươi và cấu trúc đất rừng.
  4. Đề xuất các biện pháp lâm sinh và quản lý phù hợp nhằm nâng cao năng suất, chất lượng rừng trồng.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào trạng thái rừng Keo trồng thuần loài tại xã Tân Thái — một xã miền núi tiếp giáp Hồ Núi Cốc, có diện tích tự nhiên 19,25 km², với khí hậu nhiệt đới nóng ẩm, lượng mưa trung bình năm 1.869 mm, nhiệt độ mùa hè dao động 26–38°C.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thực trạng rừng trồng Keo tại địa bàn nghiên cứu

Trước khi khóa luận được thực hiện, người dân huyện Đại Từ chưa có căn cứ khoa học rõ ràng để chọn lựa mật độ trồng, chu kỳ tỉa thưa và thời điểm khai thác tối ưu cho rừng Keo. Hệ quả là nhiều lâm phần rơi vào tình trạng:

  • Mật độ quá cao ở giai đoạn tuổi nhỏ, gây cạnh tranh ánh sáng và dinh dưỡng.
  • Cấu trúc không đồng đều: cây còi cọc, kém phát triển tồn tại cạnh cây sinh trưởng tốt.
  • Thiếu dữ liệu định lượng về quy luật phân bố N/D₁.₃ để làm cơ sở tỉa thưa.
Vấn đề Hệ quả Giải pháp cần có
Không có dữ liệu mật độ chuẩn theo tuổi Trồng sai mật độ, lãng phí giống Điều tra OTC theo nhóm tuổi
Thiếu mô hình phân bố N/D₁.₃ Không xác định được cây cần tỉa Mô hình hóa bằng hàm Weibull
Chưa đánh giá ảnh hưởng địa hình Biện pháp lâm sinh đồng nhất, kém hiệu quả Phân tầng OTC theo chân/sườn/đỉnh
Thiếu đánh giá tầng cây bụi thảm tươi Không kiểm soát cạnh tranh với Keo Đo đếm theo thang Drude

Yêu cầu nghiên cứu theo phương pháp MoSCoW

  • Must have: Điều tra mật độ (N/ha), đường kính (D₁.₃), chiều cao (Hvn, Hdc), bán kính tán (Rt) theo 3 nhóm tuổi.
  • Should have: Mô hình hóa phân bố N/D₁.₃ bằng hàm Weibull; phân tích ảnh hưởng địa hình.
  • Could have: Đánh giá tầng cây bụi thảm tươi theo thang Drude; phân tích phẫu diện đất.
  • Won't have (lần này): Đánh giá trữ lượng sinh khối; phân tích tái sinh tự nhiên dưới tán.

Thiết kế hệ thống nghiên cứu

Thiết kế ô tiêu chuẩn (OTC)

Nghiên cứu thiết lập 9 ô tiêu chuẩn (OTC) với diện tích mỗi ô là 1.000 m² (25m × 40m), tỷ lệ rút mẫu 2% diện tích trạng thái, phân bố như sau:

Phân bố OTC theo nhóm tuổi và địa hình:
Độ dốc: 18° – 28°  |  Hướng dốc: Đông, Tây, Nam, Bắc

Hệ thống đo đếm và công cụ

Chỉ tiêu Ký hiệu Công cụ Độ chính xác
Đường kính thân tại 1,3m D₁.₃ (cm) Thước dây thợ may + Excel ±0,1 cm
Chiều cao vút ngọn Hvn (m) Thước sào chia vạch ±0,1 m
Chiều cao dưới cành Hdc (m) Thước sào chia vạch ±0,1 m
Bán kính tán Rt (m) Thước sào, 4 hướng Đ-T-N-B ±0,1 m
Độ dốc (độ) Clinometer tự chế ±1°
Độ che phủ thảm tươi Thang Drude (8 cấp) Định tính

Công thức tính đường kính từ chu vi:

D = P / π

Trong đó: D = đường kính thân (cm); P = chu vi thân (cm); π = 3,14

Công thức tính mật độ:

N = (n / S) × 10.000

Trong đó: N = mật độ (cây/ha); n = tổng số cây trong OTC; S = diện tích OTC (m²)

Methodology

Nghiên cứu áp dụng phương pháp điều tra ô tiêu chuẩn đại diện kết hợp với phân tích thống kê định lượng bằng phần mềm Microsoft Excel 2010, dựa trên quan điểm sinh thái phát sinh quần thể của Thái Văn Trừng (1978). Quy trình triển khai:

  • Tháng 01–02/2014: Điều tra sơ thám, kế thừa bản đồ hiện trạng rừng, hồ sơ trồng rừng Keo.
  • Tháng 02–04/2014: Thu thập số liệu ngoại nghiệp tại 9 OTC.
  • Tháng 04–05/2014: Xử lý nội nghiệp, phân tích thống kê, viết báo cáo.

Implementation và kết quả

Kết quả nghiên cứu mật độ cây gỗ

Kết quả điều tra 9 OTC cho thấy mật độ cây gỗ giảm rõ rệt theo tuổi rừng — phản ánh quá trình tự tỉa thưa tự nhiên (self-thinning) diễn ra trong lâm phần:

Nhóm tuổi OTC Mật độ (cây/ha) Trung bình nhóm
Nhóm 1 (2–3 tuổi) OTC3 1.240 1.250
OTC5 1.230
OTC7 1.280
Nhóm 2 (4–5 tuổi) OTC4 970 1.000
OTC6 1.050
OTC9 980
Nhóm 3 (6–7 tuổi) OTC1 830 830
OTC2 810
OTC8 850
Toàn bộ 1.027 cây/ha

Mật độ giảm từ trung bình 1.250 cây/ha (nhóm tuổi 1) xuống còn 830 cây/ha (nhóm tuổi 3), tương ứng mức giảm ~33,6% qua 4–5 năm. Đây là tín hiệu cho thấy quần thể đang tự điều chỉnh nhưng cần can thiệp tỉa thưa nhân tạo để đẩy nhanh quá trình này.

Phân bố số cây theo cấp đường kính (N/D₁.₃)

Dữ liệu phân bố đường kính từ 9 OTC được phân chia thành 5 cấp kính:

Cấp D₁.₃ (cm) Tổng số cây TB cây/OTC Nhóm tuổi chủ yếu
1 – 5 139 15 Nhóm 1 (2–3 tuổi)
5 – 10 323 36 Nhóm 1 (2–3 tuổi)
10 – 15 376 42 Nhóm 2 (4–5 tuổi)
15 – 20 86 10 Nhóm 3 (6–7 tuổi)
20 – 25 0 0

Cấp đường kính 10–15 cm chiếm tỷ lệ cao nhất (khoảng 40% tổng số cây), cho thấy phần lớn lâm phần đang ở giai đoạn phát triển trung gian.

Mô hình hóa phân bố N/D₁.₃ theo hàm Weibull

Hàm Weibull được lựa chọn để mô hình hóa phân bố N/D₁.₃ do tính linh hoạt cao (tham số hình dạng α điều chỉnh dạng phân bố):

f(x; α, λ) = (α/λ) × (x/λ)^(α-1) × exp[-(x/λ)^α]

Trong đó: α = tham số hình dạng; λ = tham số tỷ lệ

Kết quả kiểm nghiệm Chi-square (χ²) với độ tin cậy 95%:

Nhóm tuổi OTC α λ χ²tn χ²₀.₅(tra bảng) H₀ Dạng phân bố
2–3 tuổi OTC3 2 0,3050 11,597 12,592 Chấp nhận Lệch trái
OTC5 2 0,7542 5,214 11,071 Chấp nhận Lệch trái
OTC7 2 0,4317 3,379 11,071 Chấp nhận Lệch trái
4–5 tuổi OTC4 2 0,1359 7,311 7,815 Chấp nhận Lệch trái
OTC6 2 0,0897 3,459 7,815 Chấp nhận Lệch trái
OTC9 3 0,0306 9,037 9,488 Chấp nhận Lệch phải
6–7 tuổi OTC1 2 0,2098 5,803 5,992 Chấp nhận Lệch trái
OTC2 2 0,2515 4,711 7,815 Chấp nhận Tiệm cận chuẩn
OTC8 2 0,2079 3,283 5,992 Chấp nhận Lệch trái

100% các lâm phần (9/9 OTC) có χ²tn < χ²₀.₅ — xác nhận hàm Weibull phù hợp để mô tả phân bố N/D₁.₃ của rừng Keo tại khu vực nghiên cứu.

Kết quả phân tích chỉ ra: 7/9 lâm phần có phân bố lệch trái — dấu hiệu ứ đọng cây cỡ đường kính nhỏ, cần tỉa thưa sớm. Chỉ OTC2 (nhóm tuổi 3) đạt dạng tiệm cận phân bố chuẩn — đây là trạng thái cấu trúc lý tưởng cần hướng tới.

Đặc điểm sinh trưởng D₁.₃ theo tuổi và địa hình

Nhóm tuổi Vị trí Độ dốc (°) D₁.₃ TB (cm)
Nhóm 1 (2–3 tuổi) Đỉnh 27 4,80
Sườn 24 5,20
Chân 20 5,44
Nhóm 2 (4–5 tuổi) Đỉnh 26 10,51
Sườn 22 10,78
Chân 19 11,30
Nhóm 3 (6–7 tuổi) Đỉnh 28 14,58
Sườn 21 14,61
Chân 18 14,74

Xu hướng rõ ràng: D₁.₃ tăng từ đỉnh lên chân đồi trong cùng nhóm tuổi. Lý giải: chân đồi có độ dốc thấp hơn, ít bị xói mòn bề mặt trong mùa mưa, hàm lượng dinh dưỡng cao hơn so với sườn và đỉnh đồi — phù hợp với đặc điểm sinh thái của Keo (sinh trưởng tốt nhất trên đất pH 3–7, lượng mưa 1.500–2.000 mm/năm).

Phân bố số cây theo cấp chiều cao (N/Hvn)

Phân bố số cây theo 5 cấp chiều cao (1–5m; 5–10m; 10–15m; 15–20m; 20–25m) cho thấy cấu trúc đứng của lâm phần thay đổi rõ rệt theo tuổi. Tổng số cây phân bố theo nhóm chiều cao được thể hiện trong bảng 4.6, phản ánh đặc điểm tầng thứ điển hình của rừng Keo thuần loài đều tuổi.


Đổi mới và đóng góp

Điểm mới về phương pháp luận

Khóa luận có ba đóng góp phương pháp đáng chú ý:

1. Tích hợp phân tích địa hình vào đánh giá cấu trúc rừng: Hầu hết nghiên cứu trước về rừng Keo tại Thái Nguyên (Vũ Đình Phương, 1987; Đồng Sỹ Hiền, 1974) không phân tầng địa hình khi đánh giá sinh trưởng. Khóa luận này bổ sung chiều phân tích chân–sườn–đỉnh, từ đó định lượng được ảnh hưởng của địa hình đến D₁.₃ (chênh lệch 0,13–0,79 cm giữa chân và đỉnh trong cùng nhóm tuổi).

2. Áp dụng hàm Weibull cho rừng Keo thuần loài khác tuổi tại Đại Từ: Trong khi Bailey (1973) và Balley áp dụng hàm Weibull cho rừng ôn đới, khóa luận xác nhận tính phù hợp của mô hình này cho rừng Keo nhiệt đới tại Thái Nguyên với độ tin cậy 95% cho 100% OTC.

3. Sử dụng Clinometer tự chế để đo độ dốc: Phương pháp này giảm chi phí thiết bị trong điều kiện nghiên cứu thực địa hạn chế, đồng thời đảm bảo độ chính xác đến ±1°.

So sánh với các nghiên cứu hiện có

Tiêu chí Khóa luận này Đồng Sỹ Hiền (1974) Phạm Ngọc Giao (1995)
Đối tượng Keo thuần loài, 2–7 tuổi Rừng tự nhiên Thông đuôi ngựa
Mô hình phân bố Weibull (α, λ) 5 dạng phương trình Logarit một chiều
Phân tích địa hình Có (chân/sườn/đỉnh) Không Không
Số OTC 9 Không rõ Không rõ
Phần mềm xử lý Microsoft Excel 2010 Tính tay Tính tay

Ứng dụng thực tế và triển khai

Biện pháp lâm sinh được đề xuất

Dựa trên kết quả phân tích cấu trúc, khóa luận đề xuất hệ thống biện pháp kỹ thuật cụ thể:

Đối với nhóm tuổi 1 (2–3 tuổi) — Mật độ: ~1.250 cây/ha:

  • Theo dõi và tỉa thưa cây còi cọc, sâu bệnh để duy trì mật độ tối ưu.
  • Phát dọn cây bụi thảm tươi cạnh tranh theo định kỳ 6 tháng/lần.
  • Bón phân bổ sung NPK tại vị trí chân đồi để đồng đều hóa sinh trưởng.

Đối với nhóm tuổi 2 (4–5 tuổi) — Mật độ: ~1.000 cây/ha:

  • Tỉa thưa để giảm mật độ xuống còn 700–800 cây/ha, ưu tiên loại bỏ cây có D₁.₃ < 8 cm.
  • Tỉa cành xanh đến 1/3 chiều cao thân để tăng chất lượng gỗ.
  • Kiểm tra và xử lý sâu bệnh hại, đặc biệt tại vị trí sườn và đỉnh đồi.

Đối với nhóm tuổi 3 (6–7 tuổi) — Mật độ: ~830 cây/ha:

  • Cân nhắc tỉa thưa lần cuối để đạt mật độ 500–600 cây/ha trước khi thu hoạch.
  • Lập kế hoạch khai thác trắng theo ô luân chuyển để duy trì độ che phủ liên tục.
  • Thu hoạch khi D₁.₃ đạt 15–18 cm, chu kỳ kinh doanh 7–10 năm.

Kịch bản triển khai và phân tích chi phí – lợi ích

Hạng mục Đơn vị Ước tính
Chi phí trồng mới (giống Keo giâm hom) triệu đồng/ha 4–6
Chi phí chăm sóc 3 năm đầu triệu đồng/ha 3–4
Chi phí tỉa thưa (2 lần) triệu đồng/ha 1–2
Sản lượng gỗ kỳ vọng (chu kỳ 7 năm) m³/ha 80–120
Giá gỗ Keo nguyên liệu (2014) triệu đồng/m³ 0,8–1,2
Doanh thu ước tính triệu đồng/ha 64–144
Lợi nhuận ước tính triệu đồng/ha 55–132

Với tiềm năng lợi nhuận 55–132 triệu đồng/ha/chu kỳ 7 năm, trồng Keo nguyên liệu là lựa chọn kinh tế khả thi cho người dân xã Tân Thái, đặc biệt trong bối cảnh nhiều hộ gia đình thiếu đất canh tác ven Hồ Núi Cốc.

Khả năng nhân rộng

Mô hình nghiên cứu có thể áp dụng cho toàn bộ 744 ha rừng đang được quản lý tại xã Tân Thái, đồng thời mở rộng sang các xã lân cận như Hà Thượng, Cù Vân, Hùng Sơn trong huyện Đại Từ — nơi có điều kiện khí hậu và địa hình tương đồng.


Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Không xác định chính xác tuổi cây: Do thời điểm trồng khác nhau và lâu năm, nghiên cứu phải chia theo 3 nhóm tuổi tương đối (2–3; 4–5; 6–7 tuổi) thay vì tuổi chính xác từng lô, ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình tăng trưởng.
  • Chưa đánh giá trữ lượng sinh khối (biomass): Nghiên cứu tập trung vào cấu trúc mà chưa tính toán trữ lượng carbon hấp thụ — một chỉ tiêu quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
  • Hệ thống đo lường thủ công: Sử dụng thước dây và thước sào thay vì thiết bị điện tử (dendrometer, hypsometer điện tử) có thể dẫn đến sai số tích lũy.
  • Thời gian nghiên cứu ngắn (01–05/2014): Chưa có dữ liệu theo dõi dọc theo thời gian để xây dựng mô hình tăng trưởng động (dynamic growth model).

Hướng phát triển tương lai

  • Áp dụng phần mềm R hoặc Python với thư viện fitdistrplus, forestmangr để tự động hóa quá trình mô hình hóa phân bố và kiểm nghiệm thống kê.
  • Tích hợp ảnh viễn thám (Landsat, Sentinel-2)GIS để mở rộng phạm vi điều tra từ OTC thủ công lên cấp xã, huyện.
  • Nghiên cứu phương trình thể tích thân cây (volume equation) và bảng biểu sinh trưởng (yield table) riêng cho Keo lai tại Đại Từ.
  • Đánh giá khả năng hấp thụ carbon (carbon stock) theo phương pháp IPCC để tham gia thị trường tín chỉ carbon.
  • Mở rộng nghiên cứu sang rừng Keo hỗn giao với các loài bản địa (Mỡ, Lát hoa) để so sánh hiệu quả sinh thái.

Đối tượng hưởng lợi

Người dân và hộ gia đình trồng rừng

Kết quả nghiên cứu cung cấp lịch tỉa thưa cụ thể theo tuổi (tỉa lần 1 ở tuổi 4–5, lần 2 ở tuổi 6–7) và mật độ mục tiêu (500–600 cây/ha trước khai thác), giúp tối ưu hóa năng suất gỗ và giảm chi phí đầu tư không cần thiết. Ước tính lợi ích kinh tế tăng thêm 15–25% so với quản lý không có cơ sở khoa học.

Cán bộ lâm nghiệp và kiểm lâm

Bộ dữ liệu 9 OTC với đầy đủ thông số D₁.₃, Hvn, Hdc, Rt theo 3 nhóm tuổi và 3 vị trí địa hình là tài liệu tham chiếu để xây dựng hướng dẫn kỹ thuật trồng và chăm sóc rừng Keo cấp huyện, thay thế các quy định chung chung hiện hành.

Sinh viên và nhà nghiên cứu

Quy trình thiết lập OTC, thu thập số liệu, xử lý bằng Excel và mô hình hóa Weibull được trình bày chi tiết — tạo thành bộ protocol chuẩn có thể tái sử dụng cho các nghiên cứu cấu trúc rừng khác tại vùng Đông Bắc Việt Nam.

Chính quyền địa phương (UBND xã Tân Thái, UBND huyện Đại Từ)

Khóa luận cung cấp cơ sở để lập kế hoạch quản lý rừng bền vững (SFMP) cho 744 ha rừng đang quản lý, hỗ trợ mục tiêu nâng độ che phủ rừng lên 49,2% vào năm 2015 và đạt chứng chỉ rừng FSC trong tương lai.


Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật để triển khai điều tra tương tự? Cần ít nhất 2 người điều tra, thước dây 50m, thước sào 15m, địa bàn cầm tay, clinometer (hoặc ứng dụng điện thoại thay thế), máy tính cài Excel 2010 trở lên. Chi phí thiết bị khoảng 2–3 triệu đồng/đội. Thời gian thu thập số liệu 1 OTC (1.000 m²) khoảng 4–6 giờ.

2. Hàm Weibull có giới hạn gì khi áp dụng cho rừng Keo? Hàm Weibull phù hợp nhất với lâm phần đều tuổi, thuần loài như Keo. Với rừng hỗn giao hoặc nhiều tuổi, phân bố Meyer (hàm mũ âm) hoặc phân bố Gamma có thể mô tả tốt hơn. Kết quả kiểm nghiệm chi-square cần được thực hiện lại nếu thay đổi khu vực hoặc loài cây.

3. Làm thế nào tích hợp kết quả nghiên cứu vào phần mềm GIS? Tọa độ trung tâm OTC (đo bằng GPS) có thể nhập vào QGIS hoặc ArcGIS. Dữ liệu mật độ và D₁.₃ trung bình từng OTC được gắn vào thuộc tính (attribute table) để tạo bản đồ chuyên đề mật độ và cấu trúc rừng toàn xã.

4. Chi phí và thời gian để nhân rộng nghiên cứu ra toàn huyện Đại Từ? Ước tính cần 45–60 OTC để đại diện cho toàn huyện (tỷ lệ rút mẫu 2%). Với 3 nhóm nghiên cứu làm việc song song, thời gian thu thập số liệu khoảng 3–4 tháng. Chi phí tổng thể (nhân công, thiết bị, đi lại) ước tính 80–120 triệu đồng.

5. Khi nào nên khai thác rừng Keo để tối ưu giá trị kinh tế? Dựa trên dữ liệu nghiên cứu: D₁.₃ đạt 14,6–14,7 cm ở tuổi 6–7 năm. Với tốc độ tăng trưởng D₁.₃ khoảng 2,0–2,3 cm/năm, đường kính mục tiêu 18–20 cm (tối ưu cho gỗ nguyên liệu giấy) đạt được ở tuổi 8–9 năm. Khai thác sớm hơn ở tuổi 6–7 chấp nhận được nếu thị trường gỗ dăm (chip wood) có giá cao.


Kết luận

Khóa luận "Đánh giá đặc điểm cấu trúc rừng trồng Keo tại xã Tân Thái, huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên" (Phạm Văn Hiền, 2014) đã hoàn thành mục tiêu đề ra với những kết quả định lượng có giá trị thực tiễn cao:

  • Xác định mật độ trung bình 1.027 cây/ha, với xu hướng giảm rõ rệt từ nhóm tuổi 1 (1.250 cây/ha) xuống nhóm tuổi 3 (830 cây/ha), phản ánh quá trình tự điều tiết của quần thể.
  • Xác nhận hàm Weibull là mô hình phù hợp mô tả phân bố N/D₁.₃ với độ tin cậy 95% cho 100% OTC — đây là cơ sở để thiết kế tỉa thưa có mục tiêu.
  • Phát hiện ảnh hưởng có hệ thống của địa hình (chân > sườn > đỉnh) lên D₁.₃, gợi ý phân biệt biện pháp kỹ thuật theo từng vị trí địa hình.
  • Đề xuất hệ thống biện pháp lâm sinh theo từng nhóm tuổi, từ theo dõi và tỉa thưa ở giai đoạn đầu đến thu hoạch luân chuyển ở giai đoạn cuối.

Những phát hiện này không chỉ có giá trị cho xã Tân Thái mà còn là nền tảng để xây dựng hướng dẫn kỹ thuật trồng và kinh doanh rừng Keo cho toàn huyện Đại Từ — góp phần thực hiện mục tiêu phủ xanh 49,2% diện tích đất tự nhiên và nâng cao thu nhập bền vững cho người dân miền núi Thái Nguyên.

Để tiếp nối nghiên cứu này, cần mở rộng điều tra sang đánh giá trữ lượng sinh khối, tích hợp công nghệ viễn thám và xây dựng mô hình tăng trưởng động theo chuỗi thời gian — hướng tới nền lâm nghiệp chính xác (precision forestry) phù hợp với xu thế chuyển đổi số của ngành nông lâm nghiệp Việt Nam.