Luận án tiến sĩ lâm nghiệp nghiên cứu cơ sở khoa học và đề xuất giải pháp phòng cháy cho rừng thông ba lá pinus kesiya tại vườn quốc gia bidoup núi bà tỉnh lâm đồng

Luận án tiến sĩ lâm nghiệp nghiên cứu cơ sở khoa học và đề xuất giải pháp phòng cháy rừng thông ba lá Pinus kesiya tại Vườn Quốc gia Bidoup Núi Bà, Lâm Đồng.

• Tác giả: Lê Văn Hương
• Người hướng dẫn: PGS. Bế Minh Châu
• Trường học: Trường Đại học Lâm nghiệp
• Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên rừng
• Đề tài: Nghiên cứu đề xuất giải pháp phòng cháy cho rừng Thông ba lá (Pinus kesiya) tại Vườn quốc gia Bidoup - Núi Bà, tỉnh Lâm Đồng
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 1.1.1. Một số đặc điểm và phân bố của rừng Thông ba lá
• 1.1.2. Cháy rừng và các nguyên lý cơ bản của cháy rừng
• 1.1.3. Vật liệu cháy và nguy cơ cháy rừng
• 1.1.4. Các phương pháp dự báo cháy rừng
• 1.1.5. Các giải pháp phòng cháy rừng
• 1.2. Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam
• 1.2.1. Một số đặc điểm rừng Thông ba lá
• 1.2.2. Cháy rừng Thông ba lá
• 1.2.3. Vật liệu cháy và nguy cơ cháy rừng
• 1.2.4. Các phương pháp dự báo cháy rừng
• 1.2.5. Biện pháp kỹ thuật phòng cháy rừng
• 1.3. Nhận xét, đánh giá và định hướng nghiên cứu của luận án
• 1.3.1. Nhận xét và đánh giá
• 1.3.2. Định hướng nghiên cứu của luận án
• 2. CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Nội dung nghiên cứu
• 2.2. Phương pháp tiếp cận của luận án
• 2.2.1. Tiếp cận hệ thống
• 2.2.2. Tiếp cận theo các nhân tố sinh thái chủ đạo
• 2.2.3. Sơ đồ hướng tiếp cận của luận án
• 2.3. Phương pháp nghiên cứu
• 2.3.1. Cơ sở dữ liệu của luận án
• 2.3.2. Phương pháp điều tra hiện trường và xử lý số liệu
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Một số đặc điểm của rừng Thông ba lá và tình hình cháy rừng
• 3.1.1. Phân bố rừng Thông ba lá tại VQG BDNB
• 3.1.2. Một số đặc điểm của rừng trồng Thông ba lá
• 3.1.3. Một số đặc điểm của rừng Thông ba lá tự nhiên
• 3.1.4. Tình hình cháy rừng ở VQG BDNB
• 3.1.5. Nguyên nhân cháy rừng
• 3.1.6. Các biện pháp kỹ thuật phòng cháy đang áp dụng ở VQG BDNB
• 3.2. Đặc điểm VLC
• 3.2.1. Khái niệm, phân loại và tính chất cơ bản của VLC
• 3.2.2. Thành phần của VLC
• 3.2.3. Các loài thực vật dễ cháy
• 3.2.4. Khối lượng và hệ số khả năng bắt cháy của VLC
• 3.2.5. Ma trận tương quan của các thành phần cấu thành VLC
• 3.2.6. Mô hình hóa tương quan giữa các thành phần của VLC
• 3.2.6.1. Mô hình hóa mối tương quan giữa m1 với m2 và M
• 3.2.6.2. Mô hình hóa mối tương quan giữa K với m1 và m2
• 3.2.6.3. Mô hình hóa mối tương tương quan giữa Tc với m1, m2 và M
• 3.2.6.4. Mô hình hóa mối tương quan giữa Pc với m1, m2 và K
• 3.2.6.5. Mô hình hóa mối tương quan giữa K và m1 với Pc
• 3.3. Dự báo nguy cơ cháy rừng tại VQG BDNB
• 3.3.1. Dự báo nguy cơ cháy rừng dựa trên các mô hình thống kê đơn biến
• 3.3.2. Dự báo nguy cơ cháy cho rừng Thông ba lá tại VQG BDNB dựa trên các mô hình thống kê đa biến
• 3.4. Đề xuất một số giải pháp phòng cháy rừng Thông ba lá tại VQG BDNB
• 3.4.1. Xác định mùa cháy rừng và thời gian dễ xảy ra cháy rừng
• 3.4.2. Phân chia đối tượng phòng cháy ở VQG Bidoup-Núi Bà
• 3.4.3. Giải pháp xử lý VLC để phòng cháy rừng
• 3.4.4. Giải pháp đốt chỉ định để phòng cháy rừng tại VQG BDNB
• 3.4.5. Cảnh báo nguy cơ cháy rừng
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ
• CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Nghiên cứu khoa học về rừng thông ba lá Pinus Kesiya

Nghiên cứu khoa học về rừng thông ba lá Pinus Kesiya tại Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà, Lâm Đồng tập trung vào việc phân tích các đặc điểm sinh thái, phân bố và nguy cơ cháy rừng. Rừng thông ba lá là một hệ sinh thái quan trọng, đóng vai trò lớn trong biodiversity và sinh thái rừng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng loài này phân bố chủ yếu ở các khu vực có độ cao từ 1.300 đến 2.300 mét, với lượng mưa biến thiên theo mùa. Biến đổi khí hậu đang làm gia tăng nguy cơ cháy rừng, đặc biệt trong mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4. Các nghiên cứu cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc quản lý rừng hiệu quả để bảo vệ hệ sinh thái này.

1.1. Đặc điểm sinh thái và phân bố

Rừng thông ba lá Pinus Kesiya phân bố rộng rãi ở các khu vực có độ cao từ 1.300 đến 2.300 mét, với lượng mưa biến thiên từ 1.500 đến 3.000 mm/năm. Loài này thích nghi tốt với điều kiện khí hậu có mùa khô kéo dài từ 2 đến 5 tháng. Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà là một trong những khu vực quan trọng bảo tồn loài này, với diện tích rừng dễ cháy lên đến 30.000 ha. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự phân bố của Pinus Kesiya bị ảnh hưởng bởi địa hình và khí hậu địa phương, đặc biệt là ở các khu vực có độ cao lớn.

1.2. Nguy cơ cháy rừng

Nguy cơ cháy rừng tại Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà đang gia tăng do biến đổi khí hậu và sự tích tụ vật liệu cháy. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng khối lượng vật liệu cháy có thể lên đến 20 tấn/ha, tạo điều kiện thuận lợi cho các đám cháy lớn. Mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4 là thời điểm dễ xảy ra cháy rừng nhất. Các giải pháp phòng cháy chữa cháy cần được áp dụng để giảm thiểu thiệt hại, bao gồm việc xử lý vật liệu cháy và sử dụng công nghệ hiện đại để dự báo nguy cơ cháy.

II. Giải pháp phòng cháy rừng thông ba lá

Các giải pháp phòng cháy cho rừng thông ba lá Pinus Kesiya tại Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà được đề xuất dựa trên các nghiên cứu khoa học và thực tiễn. Các giải pháp này bao gồm việc xử lý vật liệu cháy, sử dụng công nghệ phòng cháy chữa cháy, và áp dụng các mô hình dự báo nguy cơ cháy. Đề xuất giải pháp cũng nhấn mạnh việc phân loại vật liệu cháy và xác định mùa cháy để có biện pháp phòng ngừa hiệu quả. Các giải pháp này không chỉ giúp bảo vệ rừng mà còn góp phần bảo tồn biodiversity và tài nguyên thiên nhiên.

2.1. Xử lý vật liệu cháy

Việc xử lý vật liệu cháy là một trong những giải pháp quan trọng để giảm nguy cơ cháy rừng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc loại bỏ hoặc giảm thiểu khối lượng vật liệu cháy trên mặt đất có thể làm giảm đáng kể khả năng bắt cháy. Các phương pháp xử lý bao gồm đốt chỉ định, thu gom và tái chế vật liệu cháy. Đốt chỉ định là một phương pháp hiệu quả để kiểm soát nguy cơ cháy, đặc biệt trong các khu vực có khối lượng vật liệu cháy lớn.

2.2. Sử dụng công nghệ dự báo

Công nghệ dự báo nguy cơ cháy rừng đang được áp dụng rộng rãi tại Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà. Các mô hình thống kê đơn biến và đa biến được sử dụng để dự báo nguy cơ cháy dựa trên các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm và khối lượng vật liệu cháy. Các hệ thống GIS và viễn thám cũng được tích hợp để cung cấp thông tin chính xác và kịp thời về nguy cơ cháy. Các giải pháp này giúp nâng cao hiệu quả của công tác phòng cháy chữa cháy và bảo vệ rừng.

III. Bảo vệ rừng và quản lý tài nguyên

Bảo vệ rừng và quản lý tài nguyên là những yếu tố then chốt trong việc duy trì hệ sinh thái rừng thông ba lá Pinus Kesiya tại Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc quản lý hiệu quả các nguồn tài nguyên rừng không chỉ giúp bảo tồn biodiversity mà còn giảm thiểu nguy cơ cháy rừng. Các giải pháp quản lý bao gồm việc phân loại rừng, xác định các khu vực dễ cháy, và áp dụng các biện pháp bảo vệ nghiêm ngặt. Quản lý rừng hiệu quả cũng đóng vai trò quan trọng trong việc ứng phó với biến đổi khí hậu và bảo vệ tài nguyên thiên nhiên.

3.1. Phân loại rừng và khu vực dễ cháy

Phân loại rừng và xác định các khu vực dễ cháy là một bước quan trọng trong quản lý rừng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng rừng thông ba lá Pinus Kesiya tại Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà có nguy cơ cháy cao do sự tích tụ lớn vật liệu cháy. Việc phân loại rừng dựa trên các yếu tố như độ cao, lượng mưa và khối lượng vật liệu cháy giúp xác định các khu vực cần được ưu tiên bảo vệ. Các biện pháp bảo vệ nghiêm ngặt cần được áp dụng tại các khu vực này để giảm thiểu nguy cơ cháy.

3.2. Ứng phó với biến đổi khí hậu

Biến đổi khí hậu đang làm gia tăng nguy cơ cháy rừng tại Vườn Quốc Gia Bidoup Núi Bà. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc quản lý hiệu quả các nguồn tài nguyên rừng có thể giúp giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Các giải pháp bao gồm việc tăng cường bảo vệ rừng, áp dụng các biện pháp phòng cháy chữa cháy, và sử dụng công nghệ hiện đại để dự báo nguy cơ cháy. Các biện pháp này không chỉ giúp bảo vệ rừng mà còn góp phần bảo tồn biodiversity và tài nguyên thiên nhiên.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Cháy rừng là quá trình lý hóa phức tạp xảy ra khi có sự kết hợp đồng thời giữa nguồn nhiệt, oxy và vật liệu cháy (VLC) trong điều kiện môi trường tự nhiên biến động theo không gian và thời gian. Tại tỉnh Lâm Đồng – khu vực trọng điểm cháy rừng của vùng Tây Nguyên – mùa khô thường kéo dài từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau. Thống kê của Chi cục Kiểm lâm tỉnh Lâm Đồng giai đoạn 2001–2017 ghi nhận 544 vụ cháy rừng, gây thiệt hại 1.413,96 ha rừng. Vườn quốc gia Bidoup – Núi Bà (VQG BDNB) được thành lập theo Quyết định 1240/QĐ-TTg ngày 19 tháng 11 năm 2004 với tổng diện tích 70.038 ha, đóng vai trò là vùng lõi của Khu dự trữ sinh quyển thế giới Langbiang (được UNESCO công nhận năm 2015) và là Vườn di sản ASEAN (năm 2018). Theo số liệu kiểm kê rừng năm 2014, diện tích rừng dễ cháy tại đây khoảng 30.000 ha, bao gồm rừng tự nhiên và rừng trồng Thông ba lá (Pinus kesiya), rừng tre nứa, trảng cỏ và cây bụi tái sinh. Giai đoạn 2005–2017, toàn Vườn xảy ra 84 vụ cháy rừng gây thiệt hại 229,4 ha, tập trung chủ yếu ở lâm phần Thông ba lá. Khối lượng VLC tích tụ dưới tán rừng sau nhiều năm không cháy có thể vượt mức 20 tấn/ha.

Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định là: các nghiên cứu trước đây về lửa rừng ở Việt Nam chưa lượng hóa đầy đủ mối quan hệ giữa biến động khí tượng, khối lượng và đặc tính của các thành phần VLC tinh - thô, cũng như chưa thiết lập được cơ sở định lượng để dự báo nguy cơ cháy đa biến và định hướng kỹ thuật xử lý VLC bằng phương pháp đốt chỉ định cho hệ sinh thái rừng Thông ba lá tại khu vực Tây Nguyên.

Mục tiêu tổng quát của luận án là nghiên cứu cơ sở khoa học để đề xuất các giải pháp phòng cháy hiệu quả đối với rừng Thông ba lá tại VQG BDNB, tỉnh Lâm Đồng.

Luận án xác định 4 mục tiêu cụ thể:

1. Xác định được những đặc điểm chủ yếu của rừng Thông ba lá liên quan đến cháy rừng tại VQG BDNB.
2. Xác định thành phần VLC của rừng Thông ba lá và các mối quan hệ của chúng trong môi trường.
3. Tìm kiếm cơ sở khoa học cho công tác phòng cháy rừng Thông ba lá.
4. Đề xuất được các giải pháp phòng cháy rừng hiệu quả cho rừng Thông ba lá tại VQG BDNB.

Đối tượng nghiên cứu: Rừng trồng Thông ba lá (các cấp tuổi I, II, III, IV) và rừng Thông ba lá tự nhiên tại VQG BDNB, tỉnh Lâm Đồng.

Phạm vi nghiên cứu: 4 khu vực đại diện cho các đai độ cao khác nhau tại VQG BDNB gồm Đưng K’nớ, Đưng Iar Jiêng, Cổng Trời và Bidoup.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các công trình nghiên cứu trên thế giới về sinh thái Thông ba lá (Pinus kesiya) của Gaussen (1954), Styles và Burley (1972), Burley (1980, 1990) đã xác định vùng phân bố tự nhiên kéo dài từ Ấn Độ, Nam Trung Quốc, Myanmar, Thái Lan, Lào, Philippines đến Việt Nam, phân bố ở độ cao từ 650 m đến 2.300 m với mùa khô kéo dài từ 2 đến 5 tháng. Nghiên cứu của Ashesh Kumar Das và cộng sự tại Meghalaya (Ấn Độ) chỉ ra rằng lượng vật rụng của rừng trồng Thông ba lá dao động từ 6.090 đến 8.984 kg/ha/năm, trong đó lá kim chiếm từ 78% đến 98%, tạo nên nguồn tích tụ VLC mặt đất rất lớn vào mùa khô.

Về bản chất và nhiệt lượng cháy, Kaplukov đã thiết lập công thức tính nhiệt lượng cháy của VLC rừng: $Q = 3,84 \times K$ với $K = \frac{8}{3}C + 8H - O$. Kết quả phân tích thành phần hóa học của Belov (1982) đối với 1 kg VLC khô tuyệt đối dưới tán rừng thông được trình bày dưới đây:

Đơn vị tính	Cacbon (C)	Hydro (H)	Oxy (O)	Nitơ (N)	Chất tro	Nhiệt lượng ($Q_c$)
%	48,5	6,1	38,7	1,2	5,5	-
kg	0,485	0,061	0,387	0,012	0,055	18,8 MJ/kg

Nghiên cứu về cơ chế lan truyền lửa rừng của McArthur (1967), Rothermel (1972), Trabaud (1979) đã chứng minh nhiệt độ đám cháy có thể đạt tới 1.000°C và tốc độ lan truyền phụ thuộc vào tốc độ gió, chiều cao thảm tươi và độ ẩm thực bì. D’Antonio và Vitousek (1992) đã mô tả "chu kỳ cỏ - lửa" làm mất mát sinh khối và thay đổi cấu trúc dinh dưỡng. Kulatxki phân chia VLC thành 7 nhóm cơ bản. Gould và cộng sự (2007) phân chia nguy cơ cháy rừng thông tại Úc thành 6 cấp dựa vào độ dày và khối lượng VLC (từ 2 đến 4 tấn/ha). Anderson (2008) tại New Zealand chỉ ra khối lượng VLC có thể đạt 31,8 tấn/ha ở rừng thông trên 20 tuổi khi chỉ số tích lũy BUI đạt 120.

Về dự báo cháy rừng và chỉ số khô hạn, các nghiên cứu quốc tế đã phát triển nhiều công thức: chỉ số khô hạn Lang (1920, $P/T$), De Martonne (1926, $P/(T+10)$), Selyaninov (1928, 1937, $P/(0,1\sum T)$), Ivanov, Thornthwaite (1948, $P/\text{PET}$), biểu đồ Gaussen - Walter (1960, $P \le 2T$), chỉ số hạn hán Keetch - Byram (KBDI, 1968), chỉ số Angstrom (1942, $I = R/20 + (27-T)/10$), chỉ số Nesterov (1949, $NI = \sum T(T-D)$), chỉ số Nesterov cải tiến MNI (1968), chỉ số Zhdanko (Groisman et al., 2005), mô hình hồi quy tuyến tính của K. Davis (1959, $y = b_0 + b_1 x_1 + b_2 x_2 + b_3 x_3 + b_4 x_4$), chỉ số Sharples (2009), chỉ số FFDI của McArthur (Dowdy et al., 2009) và hệ thống FWI của Canada (Van Wagner, 1987). Về kỹ thuật đốt chỉ định, các công trình của Cheney (1996), Mc Callum (2006), Dự án Fire Paradox (2006–2010) và Kraus (2010) đã xem việc chủ động dùng lửa cường độ thấp làm giảm tải lượng VLC là công cụ hữu hiệu trong phòng chống cháy rừng diện rộng.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Trương Hồ Tố (1983), Cẩm nang ngành lâm nghiệp (2006), Phó Đức Đỉnh (1996, 1997), Nguyễn Đăng Hội và A. Kuznetsov (2011) đã xác nhận vai trò của lửa trong diễn thế và duy trì rừng Thông ba lá tại Langbiang. Về phương pháp dự báo cháy, Phạm Ngọc Hưng (1988, 1994) áp dụng chỉ số Nesterov biến thể với ngưỡng mưa 5 mm và chỉ số ngày khô hạn liên tục $H$; Cooper (1991) đề xuất chỉ số $P_m = K \times P$ tích hợp tốc độ gió; Vương Văn Quỳnh và cộng sự (2005, 2012) cải tiến chỉ tiêu $P_{7i}$ với ngưỡng mưa ngày 7 mm; Bế Minh Châu (1999, 2002, 2012) xây dựng phương trình hồi quy dự báo độ ẩm tuyệt đối của VLC ($W_v$) cho ngày mưa và không mưa, đồng thời phân chia 5 cấp nguy cơ cháy theo độ ẩm VLC; Lê Văn Hương (2007, 2012) đề xuất hệ số bắt cháy $K = m_1/M$ và phương trình hồi quy $K = m_1 / (2,902691 + 0,46979 m_1)$ với $r = 0,94778$ ($P = 1,99 \times 10^{-15}$); Trần Xuân Hiền và cộng sự (2007) xây dựng mô hình hồi quy dự báo cho Đà Lạt: $P = 7,18 + 0,178 X_1 + 0,547 X_2$.

Khoảng trống mà luận án giải quyết: Tích hợp đồng thời các chỉ số khí tượng đơn biến và đa biến với các thông số vật lý của VLC (khối lượng khô $m_1$, khối lượng tươi $m_2$, tổng khối lượng $M$, hệ số bắt cháy $K$, thời gian cháy $T_c$, tỷ lệ cháy hết $P_c$) để xây dựng hệ thống dự báo cháy rừng đa biến (PCA, FA, MDSA, CA, CDF, FCF) và đề xuất ngưỡng kỹ thuật định lượng cho giải pháp đốt chỉ định tại VQG BDNB.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Luận án vận dụng lý thuyết tam giác cháy (nguồn nhiệt - oxy - vật liệu cháy) và nguyên lý cân bằng năng lượng trong cháy rừng. Khung phân tích được tổ chức dựa trên hai hướng tiếp cận:

• Tiếp cận hệ thống: Đánh giá mối quan hệ tương hỗ giữa lâm phần Thông ba lá, cấu trúc thảm tươi, biến động khí hậu - khí tượng thủy văn và hoạt động của con người.
• Tiếp cận theo các nhân tố sinh thái chủ đạo: Phân tích vai trò quyết định của nhiệt độ không khí ($T$), độ ẩm không khí ($H$), lượng mưa ($P$), độ ẩm VLC ($W_v$) và tải lượng VLC tích lũy ($M$).

Phương pháp nghiên cứu thực tế

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp giữa điều tra thực địa, đo đạc bán thực nghiệm và phân tích thống kê định lượng:

• Thiết kế ô tiêu chuẩn: Bố trí tổng cộng 340 ô nghiên cứu tại 4 khu vực (Đưng K’nớ, Đưng Iar Jiêng, Cổng Trời, Bidoup) thuộc các trạng thái rừng trồng (cấp tuổi I, II, III, IV) và rừng tự nhiên.
• Thu thập và đo đạc VLC: Trong mỗi ô tiêu chuẩn, phân chia và cân khối lượng VLC khô ($m_1$), VLC tươi ($m_2$), tính tổng khối lượng $M = m_1 + m_2$, đo đạc thực nghiệm thời gian cháy hết ($T_c$, tính bằng giây hoặc phút) và xác định tỷ lệ phần trăm cháy hết ($P_c$, %). Tính toán hệ số bắt cháy $K = m_1 / M$.
• Nguồn số liệu khí tượng: Chuỗi số liệu nhiều năm về lượng mưa ngày ($P$), nhiệt độ ($T$), nhiệt độ tối cao ($T_{max}$), độ ẩm không khí ($H$), độ ẩm tối thấp ($H_{min}$), độ chênh lệch bão hòa độ ẩm không khí ($d$) và số giờ nắng ($S$) từ các trạm khí tượng tại khu vực nghiên cứu.

Kỹ thuật phân tích và mô hình hóa toán học

Luận án ứng dụng các phần mềm SPSS và Statgraphics để thực hiện các xử lý thống kê:

• Phân tích hồi quy đơn biến và phi tuyến để mô hình hóa mối quan hệ giữa các thông số VLC ($m_1, m_2, M, K, T_c, P_c$).
• Tính toán 5 chỉ số khô hạn: LANG ($P/T$), DEMA ($P/(T+10)$), SELY ($P/(0,1\sum T)$), IVA ($T/a$), THORW ($P/\text{PET}$).
• Tính toán 4 chỉ số nguy cơ cháy rừng: ANGS (Angstrom), SHAR (Sharples), SUL (Cheney - Sullivan), VIN (Viney).
• Phân tích thống kê đa biến: Phân tích thành phần chính (PCA), Phân tích nhân tố (FA), Phân tích đồ hình đa chiều (MDSA), Phân tích cụm (CA), Phân tích tương quan chuẩn tắc (CCA), Hàm biệt định chuẩn tắc (CDF), Hàm phân loại Fisher (FCF) và Khoảng cách đa biến Mahalanobis.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa các nghiên cứu trong nước và quốc tế về 5 nhóm vấn đề: đặc điểm phân bố sinh thái Thông ba lá; nguyên lý cháy rừng và nhiệt lượng tỏa ra; đặc điểm tích lũy và cấu trúc VLC; các phương pháp dự báo cháy rừng (dựa trên chỉ số khô hạn, chỉ số nguy cơ cháy, độ ẩm VLC và hệ số $K$); và các giải pháp phòng cháy truyền thống cùng giải pháp đốt chỉ định.

Luận án tổng kết các tiêu chí phân cấp nguy cơ cháy đang được áp dụng phổ biến, bao gồm thang phân cấp theo độ ẩm VLC của Bế Minh Châu (1999) và thang đánh giá theo hệ số $K$ của Lê Văn Hương (2007):

Cấp cháy	Phân cấp theo độ ẩm VLC (%) (Bế Minh Châu)	Phân cấp theo hệ số $K = m_1/M$ (Lê Văn Hương)	Mức độ nguy cơ cháy
I	$> 50$	$< 0,20$	Không cháy / Rất thấp
II	$33 - 50$	$0,20 - 0,29$	Thấp / Ít có khả năng cháy
III	$17 - 32,9$	$0,30 - 0,49$	Trung bình / Có khả năng cháy
IV	$10 - 16,9$	$0,50 - 0,70$	Cao / Có khả năng cháy cao
V	$< 10$	$> 0,70$	Rất cao / Cực kỳ nguy hiểm

Tác giả đánh giá rằng các mô hình dự báo cháy trước đây chủ yếu dựa vào các yếu tố khí tượng đơn lẻ hoặc quan trắc độ ẩm vật liệu rời rạc, chưa tích hợp được khối lượng VLC thực tế tại hiện trường vào mô hình dự báo đa biến.

Chương 2: Nội dung và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết sơ đồ tiếp cận nghiên cứu, nội dung khảo sát hiện trường, quy trình thu thập mẫu vật liệu cháy tại 340 ô nghiên cứu phân bố trên 4 khu vực thuộc VQG BDNB (Đưng K’nớ, Đưng Iar Jiêng, Cổng Trời, Bidoup).

Chương này mô tả chi tiết quy trình tính toán các biến khí tượng độc lập ($P, T, H, d, S$), phương pháp chuyển đổi các biến khí hậu thành các chỉ số khô hạn (LANG, DEMA, SELY, IVA, THORW) và các chỉ số cháy rừng (ANGS, SHAR, SUL, VIN). Quy trình thực nghiệm đốt thử nghiệm mẫu VLC để ghi nhận $T_c$ và $P_c$ cũng như phương pháp giải thuật phân tích đa biến trên SPSS và Statgraphics được chuẩn hóa thành các bước logic phục vụ cho việc tính toán ở Chương 3.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm và mô hình hóa định lượng, bao gồm:

1. Đặc điểm lâm phần Thông ba lá và tình hình cháy rừng tại VQG BDNB

• Cấu trúc lâm phần: Luận án phân tích chi tiết mật độ ($N$), đường kính ngang ngực ($D_{1,3}$), chiều cao vút ngọn ($H_{vn}$) của rừng trồng Thông ba lá từ cấp tuổi I đến cấp tuổi IV và rừng tự nhiên. Rừng tự nhiên có cấu trúc 2 tầng tán rõ rệt, tầng ưu thế cao trung bình 20 m (tối đa 25 m), thảm tươi dày rậm cao đến 2 m chủ yếu là họ Poaceae và dương xỉ Dicranopteris.
• Tình hình cháy rừng: 100% các vụ cháy tại VQG BDNB giai đoạn 2005–2017 có nguyên nhân trực tiếp hoặc gián tiếp từ hoạt động của con người (đốt dọn nương rẫy, đốt đồng cỏ chăn thả gia súc, sử dụng lửa bất cẩn của người đi rừng và du khách).

2. Đặc điểm, khối lượng và mô hình hóa tương quan giữa các thành phần VLC

• Khối lượng VLC: Kết quả điều tra tại 340 ô tiêu chuẩn cho thấy khối lượng VLC biến động mạnh theo trạng thái rừng và cấp tuổi. Tổng khối lượng VLC ($M$) ở các lâm phần rừng trồng già và rừng tự nhiên tích tụ từ trên 10 tấn/ha đến hơn 20 tấn/ha.
• Ma trận tương quan và các mô hình toán học:
  • Tương quan giữa khối lượng khô $m_1$, khối lượng tươi $m_2$ và tổng khối lượng $M$: Tồn tại mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa $m_1$ và $M$.
  • Tương quan giữa hệ số bắt cháy $K$ với $m_1$ và $m_2$: Mô hình phi tuyến dạng phân thức $K = m_1 / (a + b \cdot m_1)$ phản ánh chính xác xu thế biến đổi của khả năng bắt cháy khi khối lượng vật liệu khô gia tăng.
  • Tương quan giữa thời gian cháy $T_c$ với $m_1, m_2, M$: Thời gian cháy tăng tỉ lệ thuận với tổng khối lượng $M$ và tỉ lệ nghịch với hệ số ẩm của khối vật liệu.
  • Tương quan giữa tỷ lệ phần trăm cháy hết $P_c$ với $m_1, m_2, K$: Khi $K > 0,5$, tỷ lệ cháy hết $P_c$ tăng vọt đạt trên 70–80%, xác nhận $K$ là chỉ số định lượng phản ánh nguy cơ bùng phát ngọn lửa.

3. Dự báo nguy cơ cháy rừng tại VQG BDNB

• Phân tích thống kê đơn biến: Thiết lập biểu đồ khí hậu Gaussen - Walter xác định mùa khô hạn tại BDNB kéo dài 5–6 tháng (từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau).
• Phân tích thống kê đa biến:
  • Kết quả phân tích đồ hình đa chiều (MDSA) và phân tích thành phần chính (PCA) trên SPSS và Statgraphics đối với các biến khí tượng ($P, T, H, dT, S$) đã cô lập được các trục nhân tố chi phối chính.
  • Phân tích nhân tố (FA) và phân tích cụm (CA) trên 5 chỉ số khô hạn (LANG, DEMA, SELY, IVA, THORW) và 4 chỉ số nguy cơ cháy (ANGS, SHAR, SUL, VIN) đã phân nhóm rõ rệt các trạng thái thời tiết nguy hiểm.
  • Xây dựng các hàm biệt định chuẩn tắc (CDF) và hàm phân loại Fisher (FCF), kết hợp khoảng cách đa biến Mahalanobis để tự động phân loại chính xác các ngày trong mùa khô vào 5 cấp nguy cơ cháy rừng.

4. Đề xuất các giải pháp kỹ thuật phòng cháy rừng

• Xác định mùa cháy và thời gian cao điểm: Mùa cháy chính từ tháng 12 đến tháng 4; thời gian trong ngày dễ bùng phát cháy nhất là từ 11 giờ đến 15 giờ khi nhiệt độ đạt cực đại và độ ẩm không khí xuống thấp nhất.
• Phân chia đối tượng ưu tiên phòng cháy: Phân loại lâm phần theo nguy cơ dựa trên trạng thái rừng, khối lượng VLC tích lũy và vị trí địa hình tại 4 khu vực quản lý.
• Giải pháp xử lý VLC và đốt chỉ định:
  • Xác định điều kiện đốt chỉ định: Chỉ tiến hành đốt vào đầu mùa khô (tháng 11 - 12) hoặc sau các đợt mưa nhỏ, khi hệ số $K$ nằm trong khoảng $0,30 \le K \le 0,49$ (nguy cơ trung bình), độ ẩm vật liệu $W_v$ nằm trong khoảng an toàn ($17% - 33%$), tốc độ gió nhỏ hơn 15 km/h.
  • Kỹ thuật đốt: Đốt ngược chiều gió hoặc đốt từ đỉnh dốc xuống chân dốc theo băng hẹp có kiểm soát để làm giảm khối lượng VLC xuống dưới ngưỡng nguy hiểm ($< 5$ tấn/ha) mà không làm tổn hại đến cây thông tầng trên.
• Cảnh báo và phát hiện sớm: Ứng dụng tích hợp phần mềm dự báo, bản đồ GIS phân vùng nguy cơ và theo dõi các điểm dị thường nhiệt.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

Luận án đã lượng hóa và xây dựng hệ thống mô hình toán học mô tả mối quan hệ định lượng giữa các thông số vật lý của VLC (khối lượng khô $m_1$, khối lượng tươi $m_2$, tổng khối lượng $M$, thời gian cháy $T_c$, tỷ lệ cháy hết $P_c$) với các yếu tố khí tượng môi trường ($T, H, P$). Luận án chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng các phương pháp phân tích thống kê đa biến hiện đại (PCA, FA, MDSA, CA, CDF, FCF, khoảng cách Mahalanobis) vào việc phân cấp và dự báo nguy cơ cháy rừng.

Đóng góp về mặt thực tiễn

• Đề xuất chỉ số hệ số bắt cháy $K = m_1/M$ và thang phân cấp 5 mức nguy cơ bắt cháy dựa trên $K$ làm công cụ đánh giá nhanh khả năng bắt lửa của thảm thực vật mặt đất.
• Xác định chính xác khung thời gian mùa cháy rừng (tháng 11 đến tháng 4) và phân vùng các trạng thái rừng Thông ba lá có nguy cơ cháy cao tại VQG BDNB.
• Xây dựng cơ sở khoa học và định lượng các thông số kỹ thuật (đối tượng lâm phần, mùa đốt, thời điểm trong ngày, ngưỡng $K$ và độ ẩm cho phép) cho biện pháp đốt chỉ định nhằm chủ động giảm tải VLC.
• Đề xuất hệ thống các giải pháp lâm sinh, kỹ thuật xử lý thực bì và cảnh báo cháy rừng phù hợp với điều kiện thực tế của VQG Bidoup - Núi Bà.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản luận án giới hạn phạm vi nghiên cứu thực nghiệm tại 4 khu vực đại diện thuộc VQG BDNB trên đối tượng chính là hệ sinh thái rừng Thông ba lá (Pinus kesiya). Các mô hình toán học và thông số phân cấp dự báo được xây dựng dựa trên đặc thù khí hậu, địa hình đai cao của vùng cao nguyên Langbiang.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được định hình từ phạm vi này là kiểm chứng và hiệu chỉnh các mô hình tương quan VLC và hàm phân loại Fisher trên các kiểu rừng thông khác hoặc các hệ sinh thái rừng dễ cháy tương tự ở khu vực Tây Nguyên và Nam Trung Bộ.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu chuyên khảo hữu ích cho:

• Cán bộ quản lý tài nguyên rừng, kiểm lâm và Ban quản lý các Vườn quốc gia, Khu bảo tồn thiên nhiên có kiểu rừng lá kim hoặc các hệ sinh thái dễ cháy: Tham khảo trực tiếp quy trình phân cấp nguy cơ cháy, phương pháp đánh giá nhanh tải lượng VLC qua hệ số $K$ và quy trình kỹ thuật đốt chỉ định kiểm soát thực bì.
• Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Quản lý tài nguyên rừng, Lâm học, Sinh thái học: Sử dụng phương pháp luận kết hợp thống kê đa biến (PCA, FA, CCA, FCF) trong xử lý dữ liệu sinh thái lửa rừng và mô hình hóa môi trường.
• Cơ quan khí tượng thủy văn và quy hoạch lâm nghiệp: Tham khảo các mô hình liên kết giữa biến động chỉ số khô hạn và nguy cơ cháy rừng theo đai độ cao.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ số bắt cháy $K$ được tính toán như thế nào và có ý nghĩa gì trong đánh giá nguy cơ cháy?
Hệ số $K$ được tính theo công thức $K = m_1 / M = m_1 / (m_1 + m_2)$, trong đó $m_1$ là khối lượng VLC khô, $m_2$ là khối lượng VLC tươi và $M$ là tổng khối lượng VLC. Khi $K < 0,20$, rừng không có khả năng cháy; khi $K$ đạt từ $0,50$ đến $0,70$, rừng có nguy cơ cháy cao; và khi $K > 0,70$, rừng rơi vào tình trạng cực kỳ nguy hiểm, vật liệu rất dễ bắt lửa và tốc độ cháy lan rất nhanh.

2. Nguyên nhân chủ yếu gây ra các vụ cháy rừng tại VQG Bidoup - Núi Bà giai đoạn 2005–2017 là gì?
Theo thống kê trong luận án, 100% số vụ cháy rừng tại VQG BDNB đều xuất phát từ các hoạt động của con người, bao gồm việc đốt dọn nương rẫy ven rừng trong mùa khô, đốt đồng cỏ để tái sinh cỏ non chăn thả gia súc, xử lý VLC hoặc đốt trước không đúng quy trình, mâu thuẫn cá nhân và sự bất cẩn khi dùng lửa của người đi rừng hoặc du khách.

3. Luận án đã áp dụng những kỹ thuật thống kê đa biến nào để dự báo nguy cơ cháy rừng?
Luận án đã sử dụng phần mềm SPSS và Statgraphics để thực hiện các phân tích: Phân tích thành phần chính (PCA), Phân tích nhân tố (FA), Phân tích đồ hình đa chiều (MDSA), Phân tích cụm (CA), Phân tích tương quan chuẩn tắc (CCA), Hàm biệt định chuẩn tắc (CDF), Hàm phân loại Fisher (FCF) và tính toán khoảng cách đa biến Mahalanobis dựa trên tập biến khí tượng và các chỉ số khô hạn/nguy cơ cháy.

4. Giải pháp đốt chỉ định theo khuyến nghị của luận án cần tuân thủ những ngưỡng điều kiện nào?
Đốt chỉ định phải được thực hiện vào đầu mùa khô (tháng 11 - 12), chọn thời điểm có gió nhẹ ($< 15\text{ km/h}$), độ ẩm VLC $W_v$ trong khoảng an toàn $17% - 33%$, hệ số bắt cháy $K$ ở mức trung bình ($0,30 \le K \le 0,49$), thực hiện đốt ngược hướng gió hoặc đốt từ trên dốc xuống theo từng băng hẹp nhằm kiểm soát chiều cao ngọn lửa và chỉ triệt tiêu lớp thảm khô mặt đất.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Lê Văn Hương đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu cơ sở khoa học và đề xuất giải pháp phòng cháy cho rừng Thông ba lá tại VQG Bidoup - Núi Bà. Công trình đã lượng hóa thành công các mối quan hệ giữa đặc tính vật liệu cháy, hệ số bắt cháy $K$ với các yếu tố khí tượng thủy văn thông qua hệ thống mô hình toán học và công cụ phân tích thống kê đa biến. Các giải pháp kỹ thuật được đề xuất, đặc biệt là quy trình đốt chỉ định và phân cấp dự báo nguy cơ cháy, cung cấp luận cứ khoa học thực tiễn phục vụ công tác quản lý và bảo tồn bền vững tài nguyên rừng tại khu vực Tây Nguyên.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới 1. Một số đặc điểm và phân bố của rừng Thông ba lá Gaussen (1954) [55] đã mô tả Thông ba lá với tên khoa học là Pinus khasya var. Styles và Burley (1972) [87] đã xem xét sự định danh cho phức hợp khu vực có xuất hiện loài này và kết luận theo các điều khoản của quy định quốc tế về định danh thực vật học, tên hợp lệ được công bố là Pinus kesiya Royle ex Gordon.

Burley (1980) [44] phức hệ thực vật của Pinus kesiya phân bố rất rộng, đã được tìm thấy rất xa về phía Bắc đến vĩ độ 28° giữa Sikiang và biên giới phía Đông Bắc của Ấn Độ, một trong các thung lũng sông lớn ở phía Đông Nam Trung Quốc. Địa điểm xuất hiện sâu nhất về phía Nam là ở cao nguyên Di Linh, miền Nam Việt Nam có vĩ độ 12°N. Cho đến nay Thông ba lá được ghi nhận ở Ấn Độ, Trung Quốc, Philippines, Malaysia, Thái Lan, Lào và Việt Nam. Ở Việt Nam, các quần thể tương đối liên tục cùng với các khoảnh nhỏ rãi rác ở khu vực Dak Glae-Kontum của miền Trung Việt Nam.

Xa hơn về phía Nam chủ yếu ở các độ cao 1300- 2300m, trên cao nguyên Langbiang và cao nguyên Đồng Nai Thượng gần Di Linh. Ở phần cực Bắc của Việt Nam, các quần thể nhỏ của thông Pinus kesiya xuất hiện trên các độ cao 650-850m phía trên sông Hồng, các khu vực lân cận Hoàng Su Phì và Lào Cai [57]., Burley (sds) (1990) [43], trong phạm vi phân bố tự nhiên của loài Thông ba lá có lượng mưa biến thiên rõ rệt theo mùa, mùa khô từ 2-5 tháng. Lượng mưa biến thiên rộng từ khu vực này sang khu vực khác do ảnh hưởng của địa hình địa phương. Ở Ấn Độ, Miến Điện, miền Nam Lào và miền Nam Việt Nam lượng mưa hàng năm biến thiên từ 1500; 1750; 3000 mm hoặc nhiều hơn trong khi ở Thái Lan, miền Bắc Lào và Trung Quốc lượng mưa hàng năm biến thiên thấp hơn, chỉ khoảng 1000-2000 mm.

Ở Luzon trên độ cao 1200 m, lượng mưa là 3000-5000 mm trong khi bên dưới đó lượng mưa chỉ xấp xỉ 2500 mm. Nhiệt độ ở những nơi có phân bố rừng Thông ba lá cũng rất biến 6 động, không chỉ từ năm này qua năm khác, mà còn là kết quả của sự biến thiên theo độ cao và điều kiện địa hình của từng nơi cụ thể. Trong điều kiện nhiệt độ trung bình tháng lạnh nhất và tháng nóng nhất, phạm vi biến thiên rộng nhất xảy ra ở Ấn Độ (9-11-20-26°C), Miến điện (6-14 đến 19-26°C) và Trung Quốc (4-10 đến 18 – 22 °C). Khí hậu Thái Lan có đặc trưng biến động nhiệt độ theo mùa ít hơn (20-24 đến 28-30°C), miền Nam Việt Nam (17-20-20-25 C) và Luzon (23- 28°C ở độ cao 500 m, 17-19°C ở độ cao 1500 m và thậm chí nhiệt độ thấp hơn ở các độ cao lớn hơn.

Loài Thông ba lá xuất hiện tự nhiên trên một loạt các loại đất từ đất cát nhẹ đến đất sét pha thịt và đất sét. Loài này dễ dàng chiếm đất suy thoái do lửa và canh tác nương rẫy nhưng không thể chịu được đất thoát nước kém. Thông ba lá xuất hiện trong một phạm vi rộng của các kiểu quần thụ từ các kiểu rừng ôn đới hoặc cận nhiệt đới chiếm ưu thế bởi các loài lá rộng thường xanh. Các quần thụ mọc thuần loại trên các sườn dốc và các đỉnh núi, xen kẽ là rừng lá rộng và rừng khô hỗn giao có cây bụi với các loài cây gỗ lá rộng đa phần là các loài sồi, dẻ.

Kiểu rừng savan với Thông ở tầng trên, thảm cỏ có cây bụi hay chỉ là thảm cỏ thuần.