Luận án tiến sĩ: Thiết lập mô hình ước tính sinh khối cây rừng khộp Việt Nam

Luận án tiến sĩ trình bày phương pháp thiết lập và thẩm định chéo hệ thống mô hình ước tính sinh khối trên mặt đất cây rừng khộp tại Việt Nam, cung cấp công cụ

• Tác giả: Nguyễn Thị Tình
• Người hướng dẫn: GS. Bảo Huy
• Trường học: Đại học Tây Nguyên
• Chuyên ngành: Lâm sinh
• Đề tài: Thiết lập và thẩm định chéo hệ thống mô hình ước tính sinh khối trên mặt đất cây rừng khộp ở Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Đắk Lắk

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình ước tính sinh khối cây rừng khộp

Rừng khộp là hệ sinh thái rừng nhiệt đới khô, phân bố chủ yếu ở vùng thấp Tây Nguyên và Đông Nam Bộ Việt Nam. Việc ước tính chính xác sinh khối trên mặt đất (AGB) là then chốt cho quản lý tài nguyên rừng và chương trình giảm phát thải khí nhà kính. Các mô hình sinh khối sử dụng biến số lâm phần như đường kính ngang ngực (D) và chiều cao (H) để dự đoán AGB. Hàm Power được áp dụng rộng rãi nhờ sự đơn giản và độ tin cậy. Luận án này nhằm thiết lập một hệ thống mô hình toàn diện và thẩm định chéo để tăng độ chính xác áp dụng cho rừng khộp Việt Nam.

1.1. Đặc điểm sinh thái của rừng khộp Việt Nam

Rừng khộp Việt Nam là rừng thường xanh hoặc nửa rụng lá, có tầng tán không liên tục và mật độ cây gỗ thay đổi lớn. Loại rừng này chịu ảnh hưởng mạnh của mùa khô, với lượng mưa trung bình năm và nhiệt độ là các yếu tố sinh thái quan trọng. Độ cao so với mặt biển và loại đất cũng tạo ra sự khác biệt đáng kể trong cấu trúc rừng. Sự biến động này đòi hỏi các mô hình sinh khối phải linh hoạt và được kiểm chứng trên nhiều vùng sinh thái.

1.2. Vai trò của mô hình sinh khối trong quản lý rừng bền vững

Mô hình sinh khối cung cấp công cụ định lượng để ước tính carbon dự trữ trong rừng. Điều này vô cùng quan trọng cho các chương trình quốc tế như REDD+ (Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng). Các mô hình giúp đánh giá chính xác trữ lượng rừng, từ đó hỗ trợ ra quyết định về khai thác, bảo tồn và trồng rừng. Chúng cũng là cơ sở khoa học để xây dựng kế hoạch quản lý rừng bền vững và thích ứng với biến đổi khí hậu.

II. Thách thức trong ước tính sinh khối rừng khộp

Việc xây dựng mô hình sinh khối cho rừng khộp đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, sự biến động tự nhiên về thành phần loài và cấu trúc rừng giữa các vùng sinh thái rất lớn. Thứ hai, các nhân tố sinh thái môi trường như lượng mưa, độ cao và mật độ cây (BA) tác động phức tạp đến mối quan hệ giữa sinh khối và biến số lâm phần. Dữ liệu từ cây mẫu chặt hạ tốn kém và có giới hạn về số lượng, đòi hỏi phương pháp tiếp cận hiệu quả. Thẩm định chéo là kỹ thuật then chốt để kiểm tra độ tin cậy và tính khái quát của mô hình trên dữ liệu mới.

2.1. Biến động dữ liệu sinh khối theo không gian

Dữ liệu sinh khối rừng khộp thể hiện sự biến động lớn theo không gian địa lý. Mật độ cây (N) dao động từ 228 đến 1291 cây/ha, tổng tiết diện ngang (BA) từ 3,8 đến 23,4 m2/ha. Sự khác biệt này giữa vùng Tây Nguyên và Đông Nam Bộ phản ánh điều kiện sinh thái riêng biệt. Một mô hình xây dựng trên dữ liệu của một vùng có thể không áp dụng chính xác cho vùng khác. Vì vậy, việc kết hợp dữ liệu từ nhiều vùng là cần thiết nhưng cũng đặt ra thách thức trong phân tích.

2.2. Ảnh hưởng của nhân tố sinh thái đến mô hình

Các nhân tố sinh thái như độ cao (Altitude), lượng mưa (P) và nhiệt độ (T) có thể ảnh hưởng ngẫu nhiên đến mô hình sinh khối. Ví dụ, cùng một đường kính cây nhưng sinh khối có thể khác nhau do điều kiện sinh trưởng. Loại đất cũng tác động đến sự phát triển của rễ và thân cây. Việc tích hợp các nhân tố này vào mô hình làm tăng độ phức tạp nhưng có thể cải thiện độ chính xác. Cần phân tích thống kê cẩn thận để xác định nhân tố nào thực sự có ý nghĩa.

III. Phương pháp thiết lập và thẩm định chéo mô hình

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 29 ô mẫu (28 ô 0,25 ha và 1 ô 1 ha) được thiết lập tại Tây Nguyên và Đông Nam Bộ. Trong mỗi ô, cây gỗ có đường kính ≥5cm được đo đạc và loài được xác định. Một tập hợp 222 cây mẫu đại diện đã được chặt hạ để đo sinh khối thực tế của thân, cành, lá và vỏ. Hàm Power (AGB = a*D^b) được chọn làm dạng hàm cơ bản để xây dựng mô hình. Phương pháp tuyến tính hóa log-log và hồi quy phi tuyến được so sánh. Quy trình thẩm định chéo được áp dụng để kiểm tra tính ổn định và dự báo của mô hình trên dữ liệu độc lập.

3.1. Thu thập số liệu sinh khối trên cây mẫu chặt hạ

Quy trình thu thập số liệu tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn quốc tế. Cây mẫu được chọn đại diện cho phổ biến đường kính và loài chiếm ưu thế trong rừng khộp. Sau khi chặt hạ, sinh khối của từng bộ phận (thân, cành, lá, vỏ) được cân đo trực tiếp tại hiện trường. Mẫu vật được lấy về phòng thí nghiệm để xác định hàm lượng nước và carbon. Dữ liệu này là nền tảng chính xác để xây dựng và kiểm định các phương trình hồi quy.

3.2. Thiết lập mô hình bằng hàm Power và thẩm định chéo

Hàm Power (sinh khối = a * đường kính^b) được áp dụng rộng rãi vì tính đơn giản và độ tin cậy cao. Các biến số bổ sung như chiều cao (H), đường kính tán lá (CD) và diện tích hình chiếu tán lá (CA) cũng được thử nghiệm. Quá trình thẩm định chéo sử dụng kỹ thuật chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra. Điều này giúp đánh giá khả năng dự báo của mô hình trên dữ liệu mới, tránh hiện tượng quá khớp. Các chỉ số như RMSE và R² được sử dụng để so sánh hiệu suất.

IV. Kết quả và ứng dụng của hệ thống mô hình sinh khối

Nghiên cứu đã thiết lập được một hệ thống mô hình ước tính sinh khối trên mặt đất cho cây rừng khộp. Các mô hình dựa trên hàm Power cho thấy độ tin cậy cao, với R² xấp xỉ 0,95. Việc thẩm định chéo xác nhận tính ổn định của mô hình trên các vùng sinh thái khác nhau. Hệ thống mô hình này cung cấp công cụ đáng tin cậy để ước tính trữ lượng carbon toàn diện cho rừng khộp Việt Nam. Kết quả có ý nghĩa lớn cho việc lập kế hoạch quản lý rừng, giám sát tài nguyên rừng quốc gia và thực thi các cam kết quốc tế về biến đổi khí hậu.

4.1. Độ tin cậy của mô hình ước tính sinh khối

Các mô hình được xây dựng có sai số ước tính thấp và khả năng giải thích biến động dữ liệu cao. Hàm Power với biến số đường kính ngang ngực (D) là biến dự báo mạnh mẽ nhất. Việc bổ sung chiều cao (H) hoặc các biến số tán lá có thể cải thiện độ chính xác trong một số trường hợp. Quá trình thẩm định chéo cho thấy mô hình không bị ảnh hưởng nhiều bởi hiện tượng quá khớp. Điều này đảm bảo mô hình có thể áp dụng tin cậy cho các khu vực rừng khộp chưa được khảo sát.

4.2. Ứng dụng trong quản lý rừng và chương trình REDD

Hệ thống mô hình này là công cụ kỹ thuật lâm sinh thiết yếu. Nó cho phép người quản lý rừng ước tính chính xác sinh khối và carbon từ dữ liệu đo đạc thông thường. Điều này trực tiếp hỗ trợ quá trình đo đạc, báo cáo và thẩm định (MRV) trong khuôn khổ chương trình REDD+. Ứng dụng rộng rãi giúp Việt Nam thực hiện hiệu quả các cam kết giảm phát thải quốc gia. Ngoài ra, mô hình còn phục vụ cho nghiên cứu khoa học về chu trình carbon và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lên hệ sinh thái rừng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu (25 trang), Chương 2: Đối 5 tượng, phạm vi, nội dung và phương pháp nghiên cứu (26 trang), Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận (73 trang), Kết luận, tồn tại và kiến nghị (4 trang); Tài liệu tham khảo (16 trang); và Phụ lục. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Một số thuật ngữ chính sử dụng trong luận án Sinh khối trên mặt đất cây rừng (AGB): Trong hệ sinh thái rừng có 5 bể chứa carbon theo IPCC (2006) đó là: 1) Trong sinh khối của thực vật phần trên mặt đất (AGB) (bao gồm trong thân, cành, lá, và vỏ cây), 2) Trong sinh khối của thực vật phần dưới mặt đất là hệ rễ cây (BGB), 3) Trong thảm mục rừng (Litter), 4) Trong gỗ chết (chết đứng và nằm) (Dead Wood), và 5) Trong carbon hữu cơ trong đất (SOC). Nghiên cứu này tập trung cho AGB nhưng chỉ cho thực vật thân gỗ. Mô hình sinh trắc, sinh khối cây rừng: Đó là các mô hình toán mô phỏng mối quan hệ sinh học giữa sinh trưởng, sinh khối, carbon của cây rừng với các nhân tố điều tra cây cá thể và có thể có các nhân tố sinh thái, môi trường rừng.

Hệ thống mô hình ước tính sinh khối trên mặt đất cây rừng: Bao gồm các mô hình ước tính AGB và bộ phận của nó là sinh khối cành, lá và vỏ cây; hoặc bao gồm các mô hình theo hệ thống phân loại thực vật rừng khộp; hoặc bao gồm các mô hình dưới sự ảnh hưởng của các nhân tố sinh thái môi trường. Các mô hình này có thể thiết lập độc lập hay đồng thời. Thẩm định chéo (Cross Validation): Đây là một phương pháp đánh giá sai số của mô hình khách quan, dữ liệu được phân chia ngẫu nhiên thành hai phần, một phần cho thiết lập mô hình (Training), và phần còn lại để đánh giá sai số (Validation), tỷ lệ mỗi phần phụ thuộc vào từng phương pháp. Tiến hành lặp lại việc phân chia dữ liệu để training và validation R lần và các chỉ tiêu thống kê của mô hình cũng như sai số được tính trung bình từ R lần.

Như vậy có nghĩa là tất cả dữ liệu đều được sử dụng lập mô hình và tất cả dữ liệu cũng được dùng thẩm định mô hình, chúng kiểm tra chéo lẫn nhau và bảo đảm sai số đúng trong mọi trường hợp của dữ liệu nghiên cứu. 7 Trọng số của mô hình (Weight): Sinh khối cây rừng có hiện tượng phân hóa (heteroscedasticity), làm cho sai số biến động càng lớn khi kích thước cây càng tăng, dẫn đến mô hình gia tăng sai số ở các cây có kích thước lớn. Vì vậy trọng số được sử dụng trong quá trình mô hình hóa là nhằm để điều hòa biến động sai số ở các kích thước cây khác nhau, làm cho chúng khá tương đồng và mô hình có sai số đồng đều ở các kích thước cây. Hệ thống mô hình thiết lập đồng thời theo phương SUR: Thông thường các mô hình ước tính AGB và bộ phận của nó là sinh khối cành, lá và vỏ cây được thiết lập độc lập.

Kết quả cho thấy AGB tính từ tổng các mô hình sinh khối thành phần sẽ có độ lệch đáng kể so với mô hình ước tính AGB độc lập. Ngoài ra, các sinh khối thành phần còn có quan hệ với nhau theo mối tương quan chéo giữa các phương trình. Để khắc phục các nhược điểm này của các mô hình sinh khối thành phần được xây dựng độc lập, phương pháp Seemingly Unrelated Regression (SUR) đã được xây dựng (Parresol, 2001). SUR giúp thiết lập đồng thời các mô hình AGB và các mô hình sinh khối bộ phận như cành, lá, vỏ trong mối quan hệ sinh học giữa các thành phần và cải thiện độ tin cậy khi đã xem xét các mối quan hệ giữa thành phần với nhau (Picard và ctv, 2012; Poudel và Temesgen, 2016; Kralicek và ctv, 2017; Huy và ctv, 2019).2 Chương trình REDD+ và nhu cầu về mô hình ước tính sinh khối, carbon cây rừng Hiệp định khung của Liên Hiệp Quốc về biến đổi khí hậu (UNFCCC) đã thông qua một cơ chế cho phép giảm lượng khí thải và tăng cường loại bỏ các khí gây hiệu ứng nhà kính từ các khu rừng nhiệt đới được tính toán carbon, góp phần vào mục tiêu cuối cùng là ổn định nồng độ khí nhà kính trong khí quyển ở mức có thể ngăn chặn để giảm nguy hiểm của con người.

Các nước 8 nhiệt đới cắt giảm khí thải nhà kính, có xác nhận của UNFCCC và sau đó giao dịch tín dụng carbon trên thị trường carbon quốc tế (UN-REDD, 2011) Cơ chế này được gọi là REDD+: “Giảm phát thải khí nhà kính từ mất rừng và suy thoái rừng và vai trò của bảo tồn, quản lý bền vững rừng và tăng cường trữ lượng carbon rừng ở các nước đang phát triển”. Các cơ chế của REDD+ vẫn còn đang được đàm phán ở cấp độ của UNFCCC. Trong vài năm qua những đường nét của cơ chế này đã nổi lên, và trên cơ sở đó các nước đang chuẩn bị cho việc thực hiện một chương trình quốc gia REDD+. REDD+ xác định cơ chế hoạt động bao gồm 5 lĩnh vực chính (UN- REDD+, 2011): i) Giảm phát thải từ mất rừng; ii) Giảm phát thải từ suy thoái rừng; iii) Bảo tồn trữ lượng carbon rừng; iv) Quản lý rừng bền vững và v) Nâng cao các bể chứa carbon rừng Như vậy có thể thấy mặc dù chương trình REDD+ chưa hoàn toàn có đầy đủ cơ chế tài chính giữa các quốc gia cho nổ lực quản lý bảo vệ rừng nhằm giảm phát thải từ suy thoái và mất rừng, nhưng các yếu tố kỹ thuật, vai trò của cộng đồng và lợi ích của REDD đã được xây dựng và thừa nhận.

Hiện tại REDD đang được thực hiện theo chương trình của Liên Hiệp Quốc với tên gọi là UN-REDD+ ở các quốc gia thí điểm trong đó có Việt Nam. Đây chính là cơ sở kỹ thuật và cách thức tiếp cận để cung cấp thông tin dữ liệu quốc gia về phát thải để tiến đến chi trả theo hiệp định khung về biến đổi khí hậu trong thời gian đến. Chương trình UN-REDD+ ở Việt Nam đã được khởi động từ năm 2009 với sự hỗ trợ của FAO - Liên Hiệp Quốc và có vai trò quan trọng trong thúc đẩy quản lý rừng tự nhiên bền vững để chi trả dịch vụ môi trường, nó có tính toàn cầu mà trong đó Việt Nam là một thành viên. Tuy nhiên để tham gia chương trình REDD+, Việt Nam cần có nghiên cứu phương pháp đo tính giám 9 sát để cung cấp thông tin, dữ liệu có cơ sở khoa học, đáng tin cậy về sự thay đổi của các bể chứa carbon trong các hệ sinh thái rừng và chứng minh giảm phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính CO2 trong thực hiện quản lý rừng tốt hơn.

Chương trình UN-REDD+ hướng đến tạo ra sinh kế, thu nhập cho người nghèo, các cộng đồng đang được giao đất giao rừng để quản lý bảo vệ (IUCN, 2007; FAO, 2010, 2016), để việc từ chi trả tín chỉ carbon đến được cộng đồng, họ cần tham gia giám sát thay đổi các bể chứa carbon rừng. Vì vậy trong một số quốc gia đang phát triển thực hiện REDD+ đã bắt đầu xây dựng các hướng dẫn đo tính carbon rừng có sự tham gia (Patrick, 2008; Skutsch và ctv, 2009; Silva và ctv, 2010; Bảo Huy, 2009, 2012). Trên cơ sở nghiên cứu các công nghệ, kỹ thuật đo tính giám sát carbon rừng, cần phát triển bộ công cụ thích hợp, đơn giản để cộng đồng có thể tiếp cận đo tính, cung cấp dữ liệu để chuyển đổi sang sinh khối, carbon đạt yêu cầu của IPCC (2003, 2006). Nhiều yếu tố tương tác ảnh hưởng các bể chứa carbon này như loại hệ sinh thái rừng, độ tuổi của rừng, các tầng rừng (Omar và ctv, 2015) loại rừng có độ cao khác nhau (Matthew và ctv, 2018).

Đồng thời, hiểu giá trị của các bể chứa carbon rất hữu ích để xây dựng các chính sách và khung pháp lý phù hợp với bảo tồn rừng. Do vậy, cần có nghiên cứu xác định trữ lượng carbon cho các bể chứa khác nhau để có được bức tranh toàn diện về carbon được tích lũy trong các hệ sinh thái rừng. Snowdon (2002) đã xác định carbon ở các bể chứa là thực vật sống trên mặt đất, cây bụi thảm tươi, trong rễ và trong đất khi nghiên cứu hấp thụ carbon rừng, đồng thời đưa ra phương pháp thu thập mẫu để phân tích hàm 10 lượng carbon trong mỗi bể chứa. Năm 2006, IPCC tổng kết đầy đủ tất cả các nghiên cứu trên thế giới về đo tính, giám sát, thẩm định thay đổi bể chứa carbon rừng để hướng dẫn các quốc gia, dự án REDD+ áp dụng.

Hertel và ctv (2009) đã nghiên cứu bể chứa carbon dưới mặt đất và trên mặt đất trong một khu rừng tự nhiên cổ đại và so sánh với rừng nguyên sinh ở Sulawesi, Indonesia. Đến năm 2010, Subedi đưa ra phương pháp hướng dẫn đo lường trữ lượng carbon rừng do cộng đồng quản lý ở năm bể chứa. Sau đó hai năm, Bảo Huy và ctv (2012) đã xây dựng được hệ thống hàm sinh trắc với các biến số điều tra rừng, nhân tố sinh thái, cấu trúc lâm phần để ước tính sinh khối và carbon cho cả năm bể chứa rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên. Đồng thời sử dụng công nghệ GIS để xây dựng phương pháp giám sát trữ lượng sinh khối, carbon rừng.

Nam và ctv (2016) ước tính sinh khối trên mặt đất (Above Ground Biomass - AGB) và sinh khối rễ (Below Ground Biomass - BGB) khu rừng thường xanh ở Việt Nam. Các ước tính sinh khối từ các mô hình địa phương này được so sánh với các mô hình vùng và nhiệt đới. Trong 5 bể chứa carbon thì bể chứa AGC là quan trọng nhất và biến động theo mức độ quản lý tác động đến rừng, do vậy trong các dự án, chương trình REDD đều tập trung vào đo lường, giám sát thay đổi AGC. Trong khi đó để cung cấp cấp dữ liệu AGC thì cần có các mô hình sinh khối trên mặt đất cây rừng bao gồm sinh khối trong thân cây gỗ (Biomass of Stem - Bst), trong vỏ cây (Biomass of Bark - Bba), trong cành (Biomass of Branch - Bbr), trong lá (Biomass of Leaf - Bl) và toàn bộ sinh khối trên mặt mất đất của cây rừng (Above Ground Biomass - AGB).

Như vậy, việc giám sát phát thải hoặc hấp thụ CO2 từ rừng là giám sát sự thay đổi các bể chứa carbon này cùng với diện tích rừng, từ đó tính được sự gia tăng hay suy giảm bể chứa carbon hay nói khác là sự gia tăng hay giảm 11 phát thải CO2 từ quản lí rừng, làm cơ sở cho việc buôn bán tín chỉ carbon rừng.