Nghiên Cứu Sinh Khối và Carbon Rừng Tây Nguyên

Luận án tiến sĩ nghiên cứu xây dựng các cơ sở khoa học và thực tiễn để giám sát lượng co2 hấp thụ của rừng lá rộng thường xanh, phát triển phương pháp mới, đánh giá hiệu quả ứng

• Tác giả: Huỳnh Nhân Trí
• Người hướng dẫn: PGS. Bảo Huy
• Trường học: Viện Khoa Học Lâm Nghiệp Việt Nam
• Chuyên ngành: Nông Nghiệp
• Đề tài: Nghiên Cứu Sinh Khối và Carbon Rừng Tây Nguyên
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Tây Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Khái niệm mô hình sinh trắc ước tính sinh khối, carbon rừng
• 1.2. Xác định các biến số ảnh hưởng trong mô hình sinh trắc ước tính sinh khối carbon rừng
• 2. CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nghiên Cứu Sinh Khối và Carbon Rừng Tây Nguyên

Nghiên cứu sinh khối và carbon rừng Tây Nguyên đóng vai trò quan trọng trong việc bảo tồn tài nguyên thiên nhiên và ứng phó với biến đổi khí hậu. Vùng Tây Nguyên, với diện tích rừng tự nhiên lớn, là nơi tích lũy một lượng lớn sinh khối rừng và carbon rừng. Việc hiểu rõ về sinh khối và carbon trong rừng không chỉ giúp quản lý bền vững tài nguyên rừng mà còn hỗ trợ các chính sách bảo vệ môi trường.

1.1. Đặc điểm sinh thái rừng Tây Nguyên

Rừng Tây Nguyên có sự đa dạng sinh học cao với nhiều loại cây gỗ quý. Đặc điểm khí hậu và địa hình nơi đây tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của các hệ sinh thái rừng phong phú.

1.2. Vai trò của carbon trong rừng

Carbon trong rừng không chỉ là yếu tố quan trọng trong chu trình sinh thái mà còn ảnh hưởng đến khí hậu toàn cầu. Rừng Tây Nguyên đóng góp lớn vào việc hấp thụ CO2, giúp giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.

II. Thách thức trong Nghiên Cứu Sinh Khối và Carbon Rừng

Mặc dù có nhiều tiềm năng, nghiên cứu về sinh khối và carbon rừng Tây Nguyên vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như biến đổi khí hậu, suy thoái rừng, và quản lý rừng bền vững cần được giải quyết để đảm bảo tính chính xác trong việc ước tính lượng carbon và sinh khối.

2.1. Biến đổi khí hậu và tác động đến rừng

Biến đổi khí hậu gây ra những thay đổi lớn trong điều kiện sinh thái, ảnh hưởng đến sự phát triển của rừng và khả năng hấp thụ carbon. Các hiện tượng như hạn hán và lũ lụt ngày càng trở nên phổ biến.

2.2. Suy thoái rừng và mất mát sinh khối

Suy thoái rừng do khai thác gỗ trái phép và phát triển nông nghiệp đã dẫn đến mất mát lớn về sinh khối và carbon. Việc này không chỉ ảnh hưởng đến môi trường mà còn đến đời sống của người dân địa phương.

III. Phương pháp Nghiên Cứu Sinh Khối và Carbon Rừng

Để nghiên cứu sinh khối và carbon rừng Tây Nguyên, nhiều phương pháp hiện đại đã được áp dụng. Các mô hình sinh trắc và công nghệ viễn thám là những công cụ hữu ích trong việc ước tính lượng carbon và sinh khối trong rừng.

3.1. Mô hình sinh trắc trong ước tính sinh khối

Mô hình sinh trắc (allometric equations) giúp ước tính sinh khối dựa trên các yếu tố như đường kính và chiều cao cây. Đây là phương pháp phổ biến và hiệu quả trong nghiên cứu rừng.

3.2. Ứng dụng công nghệ viễn thám

Công nghệ viễn thám và GIS cho phép theo dõi và giám sát tình trạng rừng một cách chính xác. Việc sử dụng ảnh vệ tinh giúp thu thập dữ liệu về diện tích và tình trạng rừng một cách nhanh chóng.

IV. Kết quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu về sinh khối và carbon rừng Tây Nguyên đã cung cấp nhiều thông tin quý giá cho việc quản lý tài nguyên rừng. Các mô hình ước tính đã được phát triển và áp dụng trong thực tiễn, giúp nâng cao hiệu quả quản lý rừng.

4.1. Đánh giá carbon trong rừng

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng rừng Tây Nguyên có khả năng lưu giữ một lượng lớn carbon, góp phần quan trọng vào việc giảm thiểu khí phát thải. Việc đánh giá chính xác lượng carbon là cần thiết để xây dựng các chính sách bảo vệ môi trường.

4.2. Ứng dụng mô hình trong quản lý rừng

Mô hình ước tính sinh khối và carbon đã được áp dụng trong quản lý rừng bền vững. Điều này giúp các cơ quan chức năng có cơ sở để đưa ra các quyết định hợp lý trong việc bảo vệ và phát triển rừng.

V. Kết luận và Tương Lai của Nghiên Cứu

Nghiên cứu sinh khối và carbon rừng Tây Nguyên không chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn mang lại giá trị thực tiễn cao. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả trong quản lý tài nguyên rừng.

5.1. Tương lai của nghiên cứu carbon rừng

Trong tương lai, nghiên cứu về carbon rừng cần được mở rộng và cập nhật thường xuyên để đáp ứng yêu cầu của các chương trình bảo vệ môi trường và phát triển bền vững.

5.2. Đề xuất chính sách bảo vệ rừng

Cần có các chính sách mạnh mẽ hơn để bảo vệ rừng và khuyến khích việc trồng rừng mới. Điều này không chỉ giúp bảo vệ môi trường mà còn cải thiện đời sống của người dân địa phương.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Biến đổi khí hậu toàn cầu và sự gia tăng phát thải khí nhà kính đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc thiết lập các hệ sinh thái rừng như những bể hấp thụ carbon bền vững. Trong khuôn khổ Công ước khung của Liên hợp quốc về Biến đổi khí hậu (UNFCCC) và cơ chế Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng (REDD+), các quốc gia không thuộc Phụ lục I khi tham gia cần xây dựng hệ thống Đo tính, Báo cáo và Thẩm định (MRV) trữ lượng carbon rừng theo các hướng dẫn kỹ thuật của Ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC). Tại Việt Nam, Tây Nguyên là vùng có diện tích rừng tự nhiên lớn nhất cả nước và tích lũy trữ lượng carbon đáng kể, song cũng là khu vực có mức độ biến động tài nguyên rừng cao.

Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định bao gồm:

• Các mô hình sinh trắc toàn cầu (như của Brown, Chave) được xây dựng trên phạm vi địa lý rộng, chưa được kiểm chứng độ chính xác tại từng vùng sinh thái đặc thù của Việt Nam.
• Phần lớn các nghiên cứu trong nước trước đây chỉ tập trung vào rừng trồng hoặc cây gỗ trên mặt đất (AGB), thiếu hụt mô hình sinh khối rễ dưới mặt đất (BGB) do khó khăn trong việc khai đào thực địa.
• Các bể chứa carbon ngoài gỗ (thảm mục, thảm tươi, gỗ chết và carbon hữu cơ trong đất - SOC) hầu như chưa có số liệu định lượng đầy đủ theo từng trạng thái rừng.
• Các mô hình sinh trắc chủ yếu ước tính cho cây cá thể rồi quy đổi sang lâm phần mà thiếu các mô hình dự báo trực tiếp cho lâm phần, đồng thời việc ứng dụng ảnh viễn thám vệ tinh SPOT 5 và Hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong ước tính trữ lượng carbon lâm phần mới dừng ở mức thăm dò phương pháp.

Luận án tiến sĩ nông nghiệp của tác giả Huỳnh Nhân Trí (chuyên ngành Lâm sinh, mã số 62.05, bảo vệ năm 2014 tại Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam dưới sự hướng dẫn của PGS. Bảo Huy) được thực hiện nhằm giải quyết các khoảng trống trên. Luận án kế thừa số liệu từ đề tài khoa học công nghệ trọng điểm cấp bộ do PGS. Bảo Huy chủ trì (2010–2012) và thu thập bổ sung 1/3 số liệu thực địa trong giai đoạn 2009–2013 để nâng cao độ tin cậy.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án được xác định rõ:

1. Về mặt lý luận:
   • Hệ thống hóa và bổ sung cơ sở khoa học về phương pháp luận xây dựng phương trình sinh trắc (allometric equations) ước tính sinh khối, carbon của cây rừng và lâm phần.
   • Hoàn thiện phương pháp giám sát lượng carbon tích lũy và hấp thụ $\text{CO}_2$ bằng công nghệ viễn thám kết hợp GIS.
2. Về mặt thực tiễn:
   • Xây dựng hệ thống phương pháp và tiêu chí lựa chọn biến số, hàm số thích hợp cho các mô hình sinh trắc học.
   • Thiết lập hệ thống mô hình dự báo sinh khối, lượng carbon và hấp thụ $\text{CO}_2$ cho rừng lá rộng thường xanh ở Tây Nguyên.
   • Đề xuất giải pháp ứng dụng ảnh vệ tinh SPOT 5 và GIS trong giám sát hấp thụ và phát thải $\text{CO}_2$ ở quy mô vùng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng: Kiểu rừng kín thường xanh mưa ẩm nhiệt đới núi thấp (độ cao dưới 800 m) và kiểu rừng kín thường xanh mưa mùa nhiệt đới núi trung bình và núi cao (độ cao trên 800 m) tại khu vực Tây Nguyên.
• Phạm vi nội dung: Nghiên cứu đầy đủ 5 bể chứa carbon theo chuẩn IPCC (2006), bao gồm: cây gỗ trên mặt đất, rễ cây dưới mặt đất, thảm mục, thảm tươi/cây bụi, gỗ chết và carbon hữu cơ trong đất.
• Phạm vi không gian: Vùng Tây Nguyên, giới hạn trong tọa độ địa lý từ 11°44’34’’ đến 14°36’25’’ vĩ độ Bắc và từ 107°11’52’’ đến 108°59’49’’ kinh độ Đông.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án đã tổng thuật hệ thống các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến các hướng nghiên cứu chính:

Hướng nghiên cứu	Tác giả, công trình và năm trích dẫn	Nội dung trọng tâm được điểm luận
Khung hướng dẫn kiểm kê carbon và REDD+	IPCC (2003, 2006); Winrock International (2010)	Khung 5 bể chứa carbon; 3 bậc kiểm kê (Tier 1, 2, 3); hai phương thức tiếp cận: chênh lệch trữ lượng (Stock-difference) và tăng - giảm (Gain-Loss: $\Delta C = \Delta C_G - \Delta C_L$).
Mô hình sinh trắc cây rừng nhiệt đới toàn cầu	Brown và cs. (1989, 1997, 2001); Chave và cs. (2004, 2005); Basuki và cs. (2009); MacDicken (1997); Ketterings và cs. (2001); Henry và cs. (2010); Johannes & Shem (2011)	Thiết lập các phương trình sinh khối dạng hàm mũ (Power) và logarit dựa trên các biến $DBH$, $H$, khối lượng thể tích gỗ ($WD$ hoặc $\rho$) và diện tích tán lá ($CA$). Sử dụng hệ số chuyển đổi mặc định $C = 0{,}47 \times \text{Sinh khối}$.
Mô hình sinh trắc trực tiếp cho lâm phần	Torres & Lovett (2012, 2013); Pearson (2007); Silva (2010)	Mô hình ước tính carbon lâm phần dựa trên tổng tiết diện ngang ($G$) và đường kính bình quân ($D$): $C = K \cdot D^{x-2} \cdot G$.
Phương pháp luận tối ưu hóa phương trình sinh học	Picard, Saint-André, Henry (2010, 2012); Mallows (1973)	Kỹ thuật ước lượng hàm phi tuyến Marquardt; áp dụng trọng số $Weight = 1/X_i^{2b_i}$ để ổn định phương sai phần dư; sử dụng tiêu chuẩn $C_p$ của Mallows để lựa chọn tổ hợp biến tối ưu.
Ứng dụng viễn thám và GIS trong lâm nghiệp	Lillesand & Kiefer (1994); Franklin (2001); Curran (1987); Mallinis & Koutsias (2008); Souza và cs. (2003); Avery & Berlin (1992); Lu và cs. (2004); Campbell và cs. (2008); Ludeke và cs. (1990)	Sử dụng chỉ số thực vật NDVI, thuật toán phân loại ảnh không giám định (ISODATA) và có giám định (Maximum Likelihood), hồi quy logistic và không gian GIS để ước lượng sinh khối, trữ lượng và theo dõi biến động đất rừng.
Nghiên cứu sinh khối và carbon tại Việt Nam	Nguyễn Ngọc Lung (1989); Ngô Đình Quế (2007); Võ Đại Hải & Đặng Thịnh Triều (2009, 2012); Vũ Tấn Phương (2006, 2011, 2012, 2013); Bảo Huy và cs. (2008, 2009, 2012, 2013); Vương Văn Quỳnh (2012, 2013); Nguyễn Thị Thanh Hương (2009, 2011); Nguyễn Văn Lợi (2008); UN-REDD Việt Nam (2012, 2013)	Các mô hình sinh khối cho rừng trồng (Keo, Thông, Mỡ) và bước đầu nghiên cứu rừng tự nhiên; thử nghiệm mô hình theo họ thực vật và phân loại ảnh SPOT 5 ở mức độ diện hẹp.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết: Mặc dù các nghiên cứu trước đã tạo lập tiền đề, song ở Việt Nam việc ước lượng carbon rừng vẫn tồn tại các hạn chế lớn: thiếu mẫu đại diện cho toàn vùng sinh thái Tây Nguyên; hầu hết dừng lại ở sinh khối trên mặt đất ($AGB$); sử dụng các hệ số chuyển đổi mặc định của IPCC mà chưa phân tích trong phòng thí nghiệm; chưa thử nghiệm và so sánh phương pháp phi tuyến Marquardt có trọng số với phương pháp bình phương tối thiểu thông thường; thiếu vắng các mô hình dự báo trực tiếp cho lâm phần và các bể chứa ngoài gỗ ($BGB$, $B_{li}$, $B_{hg}$, $B_{dw}$, $SOC$). Luận án tập trung giải quyết đồng bộ và có hệ thống các vấn đề này.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án xây dựng cơ sở lý thuyết và phương pháp tiếp cận dựa trên các nguyên lý sinh thái - trắc lượng rừng và thống kê sinh học:

Khung lý thuyết và mô hình toán học:

• Phương trình sinh trắc (Allometric equation): Dựa trên quy luật sinh trưởng tương quan giữa các chiều đo của cây ($DBH$, $H$, $CA$, $WD$) với sinh khối tích lũy ($AGB$, $BGB$). Dạng hàm cơ bản là hàm mũ $B = a \cdot X^b$ hoặc mô hình đa biến $B = a \cdot X_1^b X_2^c \dots X_n^k$, được chuyển đổi sang dạng tuyến tính hóa logarit tự nhiên $\ln(y) = a_0 + a_1\ln(X_1) + \dots + a_n\ln(X_n) + \varepsilon$.
• Các hệ số chuyển đổi sinh học: Hệ số chuyển đổi sang carbon (HSCĐC / Carbon fraction), Hệ số mở rộng sinh khối (BEF: $BEF = AGB / B_{st}$), Hệ số chuyển đổi và mở rộng sinh khối (BCEF). Khối lượng $\text{CO}_2$ hấp thụ được quy đổi theo tỷ lệ khối lượng phân tử: $\text{CO}_2 = 3{,}67 \times C$.

Phương pháp ước lượng và lựa chọn mô hình tối ưu: Luận án thử nghiệm và so sánh 4 phương pháp ước lượng hàm:

1. Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) không có trọng số trên hàm tuyến tính hóa.
2. Phương pháp OLS có trọng số ($Weight$).
3. Phương pháp phi tuyến Marquardt không có trọng số.
4. Phương pháp phi tuyến Marquardt có trọng số: $Weight = 1/X_i^{2b_i}$ (với biến điều tiết $X_i$ và tham số $b_i$ biến thiên trong khoảng $-2$ đến $+2$).

Hệ thống tiêu chí thống kê đánh giá mô hình:

• Tiêu chuẩn Mallows’ $C_p$: Chọn số lượng biến số độc lập tối ưu khi giá trị $C_p$ tiệm cận số biến $p$ ($C_p = \frac{RSS_p}{S^2} - (n - 2p)$).
• Hệ số xác định hiệu chỉnh ($R^2$), sai số chuẩn ($SEE$), sai số bình phương trung bình ($MSE$).
• Tiêu chuẩn thông tin Akaike ($AIC = n \cdot \ln(RSS/n) + 2K$).
• Sai số tương đối ($S%$) và Hệ số hiệu chỉnh sai số logarit ($CF = \exp(SEE^2/2)$).

Phương pháp thu thập dữ liệu thực địa và phân tích phòng thí nghiệm:

• Phương pháp điều tra ô tiêu chuẩn: Ứng dụng cấu trúc ô mẫu phân tầng hình tròn có diện tích $1.000\text{ m}^2$ (chia thành 3 ô phụ đồng tâm theo cấp kính $DBH$) nhằm phản ánh chính xác cấu trúc lâm phần đa tầng tán.
• Đo đếm sinh khối chặt hạ: Chặt hạ cây mẫu đại diện theo các cấp đường kính và phân chia thành các bộ phận riêng biệt: thân gỗ, vỏ cây, cành lá. Thể tích thân và vỏ tươi được xác định bằng ống đo thể tích nước (ml). Mẫu được sấy khô kiệt ở nhiệt độ 105°C trong phòng thí nghiệm để xác định sinh khối khô tuyệt đối và phân tích hàm lượng carbon.
• Đo đếm sinh khối rễ ($BGB$): Tiến hành khai đào hệ rễ cọc và rễ ngang của cây mẫu, làm sạch đất, cân trọng lượng tươi và lấy mẫu sấy khô kiệt.
• Đo đếm các bể chứa ngoài gỗ: Thu thập mẫu thảm tươi ($B_{hg}$), thảm mục ($B_{li}$) trong các ô phụ $1\text{ m}^2$; đo đếm thể tích và khối lượng gỗ chết ($B_{dw}$); đào phẫu diện đất lấy mẫu theo các tầng sâu để phân tích tỷ lệ carbon hữu cơ ($SOC$).

Phương pháp viễn thám và GIS:

• Sử dụng ảnh vệ tinh SPOT 5 (kích thước cảnh $60 \times 60\text{ km}$, độ phân giải đa phổ) bao phủ vùng Tây Nguyên.
• Xử lý ảnh số trên phần mềm ENVI: Phân loại không giám định bằng thuật toán ISODATA (phân chia 3, 4, 5 lớp); phân loại có giám định theo thuật toán Maximum Likelihood; đánh giá độ chính xác phân loại bằng ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix).
• Tích hợp không gian trên phần mềm ArcGIS: Liên kết các bảng dữ liệu điều tra, mô hình sinh trắc với các lớp ảnh để thành lập bản đồ trữ lượng sinh khối, carbon và giám sát biến động phát thải/hấp thụ $\text{CO}_2$.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương này tổng thuật toàn diện cơ sở khoa học về 5 bể chứa carbon theo hướng dẫn của IPCC (2003, 2006), phân tích chi tiết các bậc kiểm kê (Tier 1 đến Tier 3) và các cơ chế MRV trong REDD+. Tác giả phân loại có hệ thống các dạng phương trình sinh trắc học trên thế giới (dạng tuyến tính, đa thức bậc cao, hàm mũ Power, hàm tuyến tính hóa logarit) và chỉ rõ các biến số ảnh hưởng chính gồm $DBH$, $H$, $WD$ và $CA$. Chương 1 phân tích sâu kỹ thuật tối ưu hóa hàm toán sinh học của Picard (2012) thông qua việc sử dụng thuật toán phi tuyến Marquardt và gắn trọng số $Weight = 1/X_i^{2b_i}$ nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi của phần dư. Đồng thời, tác giả tổng thuật các ứng dụng của ảnh viễn thám (Landsat, SPOT, MODIS, radar) và công nghệ GIS trong giám sát thảm phủ và trữ lượng carbon, từ đó chỉ ra 7 vấn đề tồn tại lớn trong nước làm căn cứ định hình mục tiêu luận án.

Chương 2: Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 mô tả chi tiết điều kiện khu vực nghiên cứu tại Tây Nguyên (vĩ độ $11^\circ44'34''$ đến $14^\circ36'25''$ Bắc, kinh độ $107^\circ11'52''$ đến $108^\circ59'49''$ Đông), bao gồm 2 kiểu rừng kín thường xanh mưa ẩm nhiệt đới núi thấp và núi trung bình/núi cao trên các loại đất chính (đất giàu mùn nâu đỏ, đất đỏ chua nghèo bazơ, đất xám có tầng loang lổ đỏ vàng, đất xám sỏi sạn sâu). Tác giả trình bày chi tiết quy trình bố trí ô mẫu phân tầng hình tròn $1.000\text{ m}^2$, kỹ thuật chặt hạ giải đoán thân cây, đo thể tích vỏ và gỗ bằng ống đo nước (ml), đào bới hệ rễ ($BGB$), lấy mẫu thảm mục, thảm tươi, gỗ chết và đất phẫu diện. Phương pháp ước lượng 4 dạng hàm toán học, các tiêu chí đánh giá ($Cp$, $R^2$, $AIC$, $S%$, $CF$), quy trình phân loại ảnh SPOT 5 trên ENVI và tích hợp cơ sở dữ liệu không gian trên ArcGIS được chuẩn hóa thành các lưu đồ xử lý cụ thể.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm và thảo luận học thuật, bao gồm các nội dung trọng tâm:

1. Dò tìm phương pháp ước lượng và lựa chọn biến số mô hình AGB: So sánh 4 phương pháp ước lượng cho thấy phương pháp phi tuyến Marquardt có trọng số $Weight = 1/DBH^{2b_i}$ cho kết quả vượt trội, đưa biến động phần dư về dạng hằng số nằm trong dải tin cậy $[-2; +2]$. Tiêu chuẩn Mallows’ $C_p$ chứng minh tổ hợp 4 biến số ($DBH$, $H$, $WD$, $CA$) và các tổ hợp ($DBH^2H$, $DBH^2H \cdot WD$) tối ưu hóa độ chính xác của phương trình $AGB$.
2. Mô hình sinh trắc các bộ phận và tổng sinh khối cây cá thể: Xây dựng hệ thống phương trình cho từng bộ phận (thân, cành, lá, vỏ) và toàn cây trên mặt đất ($AGB$), rễ dưới mặt đất ($BGB$), cũng như mô hình carbon trực tiếp ($C(AGB)$, $C(BGB)$).
3. Mô hình sinh trắc theo họ thực vật và nhóm khối lượng thể tích gỗ ($WD$): Phân tích sai số $S%$ cho thấy việc phân chia mô hình theo từng họ thực vật chính và theo nhóm $WD$ làm giảm đáng kể sai số so với việc dùng chung một mô hình cho tất cả các loài.
4. Kiểm chứng mô hình quốc tế: So sánh đối chiếu mô hình của Brown (1997) và Chave (2005) với số liệu thực tế tại Tây Nguyên cho thấy các mô hình toàn cầu có độ lệch lớn, khẳng định tính tất yếu của việc xây dựng mô hình sinh thái địa phương.
5. Xác định các hệ số sinh trắc học: Thống kê và chuẩn hóa các chỉ số HSCĐC, BCEF và BEF ($BEF = AGB / B_{st}$) phục vụ quy đổi nhanh.
6. Lượng hóa các bể chứa carbon ngoài gỗ: Xác định hàm lượng carbon hữu cơ trong đất ($SOC$), thiết lập tương quan giữa $SOC$ với sinh khối mặt đất lâm phần ($TAGTB$) và các chỉ tiêu điều tra ($N, BA, M$); mô hình hóa sinh khối và carbon của thảm tươi ($B_{hg}, C_{hg}$), thảm mục ($B_{li}, C_{li}$) và gỗ chết ($B_{dw}, C_{dw}$).
7. Cấu trúc sinh khối và phân cấp năng suất lâm phần: Thiết lập đường cong chiều cao chỉ thị $H/DBH$ tại $DBH = 25\text{ cm}$ để chia 3 cấp năng suất; phân tích ANOVA chia sinh khối lâm phần thành 3 cấp; tổng hợp thành 9 đơn vị phân chia lâm phần ($3 \times 3$). Dự báo tăng trưởng sinh khối, tích lũy carbon và khả năng hấp thụ $\text{CO}_2$ theo từng đơn vị.
8. Ứng dụng viễn thám SPOT 5 và GIS: Phân loại phi giám định (3, 4, 5 lớp) và có giám định (ma trận độ tin cậy) trên ENVI, gán các cấp sinh khối vào ArcGIS để thiết lập quy trình tự động tính toán, lập bản đồ và giám sát biến động hấp thụ/phát thải $\text{CO}_2$ vùng Tây Nguyên.

Kết quả và những đóng góp mới

Các kết quả và đóng góp mới của luận án được tổng hợp theo các khía cạnh lý luận và thực tiễn:

Những đóng góp mới về mặt lý luận và phương pháp:

• Hoàn thiện phương pháp luận xây dựng phương trình sinh trắc học cho rừng nhiệt đới: Chứng minh phương pháp ước lượng phi tuyến Marquardt có trọng số $Weight = 1/DBH^{2b_i}$ khắc phục triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi so với phương pháp bình phương tối thiểu tuyến tính hóa truyền thống.
• Chuẩn hóa quy trình lựa chọn biến số độc lập tham gia mô hình sinh trắc thông qua tiêu chuẩn thống kê Mallows’ $C_p$, xác định vai trò quan trọng của biến diện tích tán lá ($CA$) và khối lượng thể tích gỗ ($WD$) trong việc giảm thiểu sai số ước tính sinh khối rừng nhiều tầng tán.
• Bổ sung cơ sở khoa học về phân chia lâm phần thành 9 đơn vị cấu trúc (kết hợp 3 cấp năng suất chiều cao và 3 cấp trữ lượng sinh khối) để mô phỏng chính xác quy luật tăng trưởng sinh khối và hấp thụ $\text{CO}_2$.

Những đóng góp mới về mặt thực tiễn:

• Cung cấp bộ phương trình sinh trắc hoàn chỉnh, đồng bộ cho rừng lá rộng thường xanh Tây Nguyên: bao gồm mô hình cho cây cá thể (AGB, BGB, các bộ phận thân - cành - lá - vỏ), mô hình theo họ thực vật, mô hình theo nhóm $WD$ và mô hình trực tiếp cho lâm phần.
• Cung cấp bộ dữ liệu định lượng về 5 bể chứa carbon theo chuẩn IPCC (2006), giải quyết khoảng trống dữ liệu về sinh khối rễ ($BGB$), thảm mục, thảm tươi, gỗ chết và carbon hữu cơ trong đất ($SOC$).
• Thiết lập bảng số liệu chuẩn về các hệ số chuyển đổi sinh học: HSCĐC, BEF, BCEF cho kiểu rừng lá rộng thường xanh Tây Nguyên.
• Đề xuất quy trình công nghệ kết hợp ảnh vệ tinh SPOT 5 và phần mềm ArcGIS, cho phép phân loại và chiết xuất trực tiếp trữ lượng carbon lâm phần từ tư liệu viễn thám phục vụ chương trình MRV quốc gia và chi trả dịch vụ môi trường rừng.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất từ luận án:

• Áp dụng hệ thống ô tiêu chuẩn phân tầng hình tròn diện tích $1.000\text{ m}^2$ trong các kỳ điều tra, kiểm kê carbon rừng tự nhiên để thay thế ô mẫu chữ nhật truyền thống không phân tầng.
• Ứng dụng hệ thống phương trình sinh trắc và 9 đơn vị phân cấp năng suất - sinh khối đã xây dựng vào công tác tính toán mức phát thải tham chiếu (FREL/FRL) cho các tỉnh Tây Nguyên.
• Sử dụng quy trình giải đoán ảnh SPOT 5 tích hợp GIS trong việc theo dõi diễn biến tài nguyên rừng và giám sát biến động trữ lượng carbon định kỳ ở cấp độ tỉnh và vùng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản luận án nêu ra các tồn tại và định hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Phạm vi đối tượng: Nghiên cứu tập trung chuyên sâu cho kiểu rừng lá rộng thường xanh; cần tiếp tục mở rộng xây dựng mô hình sinh trắc cho các kiểu rừng tự nhiên khác tại Tây Nguyên như rừng khộp (rừng rụng lá họ Dầu), rừng bán thường xanh và rừng hỗn giao tre nứa.
• Nguồn tư liệu viễn thám: Nghiên cứu sử dụng ảnh quang học SPOT 5 chịu ảnh hưởng nhất định của độ che phủ mây và địa hình chia cắt phức tạp. Hướng nghiên cứu tiếp theo cần thử nghiệm tích hợp ảnh radar (SAR) và dữ liệu LiDAR để nâng cao độ chính xác ước tính sinh khối đa tầng tán.
• Chuỗi số liệu định vị: Cần tiếp tục duy trì và theo dõi hệ thống ô định vị lâu dài nhằm thu thập số liệu tăng trưởng thực nghiệm qua nhiều chu kỳ liên tục, phục vụ việc kiểm chứng và hoàn thiện mô hình động thái hấp thụ $\text{CO}_2$.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cao cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Lâm sinh, Điều tra Quy hoạch Rừng, Quản lý Tài nguyên Rừng và Biến đổi Khí hậu: Tham khảo phương pháp luận thống kê sinh học, kỹ thuật ước lượng phi tuyến có trọng số, quy trình chọn biến qua Mallows' $C_p$, cấu trúc ô mẫu tròn phân tầng và phương pháp lập phương trình allometric.
• Các nhà hoạch định chính sách, cơ quan quản lý (Tổng cục Lâm nghiệp, Chi cục Kiểm lâm, Sở Nông nghiệp và PTNT các tỉnh Tây Nguyên): Sử dụng các hệ số chuyển đổi (HSCĐC, BEF, BCEF), số liệu 5 bể chứa carbon và 9 đơn vị phân cấp năng suất để xây dựng kế hoạch hành động REDD+ cấp tỉnh (PRAP), tính toán chi trả dịch vụ môi trường rừng (PFES) và kiểm kê khí nhà kính ngành lâm nghiệp.
• Các công ty lâm nghiệp, ban quản lý rừng phòng hộ và đặc dụng: Ứng dụng quy trình tích hợp ảnh viễn thám SPOT 5 và ArcGIS để giám sát diễn biến diện tích và biến động trữ lượng carbon trên diện tích quản lý.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án đã sử dụng phương pháp ước lượng nào để xây dựng mô hình sinh trắc sinh khối cây rừng ($AGB$) và phương pháp nào đạt kết quả tối ưu? Luận án đã thử nghiệm và so sánh 4 phương pháp: OLS tuyến tính hóa không trọng số, OLS có trọng số, hàm phi tuyến Marquardt không trọng số và hàm phi tuyến Marquardt có trọng số ($Weight = 1/DBH^{2b_i}$). Kết quả thực nghiệm khẳng định phương pháp phi tuyến Marquardt có trọng số là tối ưu nhất vì đưa phân bố phần dư về dạng hằng số ổn định trong khoảng $[-2; +2]$, khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và nâng cao độ tin cậy ước lượng so với phương pháp bình phương tối thiểu thông thường.

2. Việc đưa các biến số diện tích tán lá ($CA$) và khối lượng thể tích gỗ ($WD$) vào phương trình sinh trắc có ý nghĩa như thế nào? Rừng lá rộng thường xanh Tây Nguyên có độ đa dạng loài cao, các loài cây có cùng đường kính ($DBH$) và chiều cao ($H$) nhưng hình thái tán lá và khối lượng thể tích gỗ rất khác nhau. Luận án sử dụng tiêu chuẩn Mallows' $C_p$ chứng minh việc bổ sung biến số $CA$ và $WD$ vào phương trình sinh trắc giúp phản ánh chính xác cấu trúc sinh thái của từng loài, từ đó làm giảm đáng kể sai số ước tính ($S%$) của mô hình sinh khối toàn cây trên mặt đất.

3. Luận án giải quyết việc định lượng bể chứa sinh khối rễ dưới mặt đất ($BGB$) và carbon hữu cơ trong đất ($SOC$) như thế nào? Thay vì áp dụng tỷ lệ quy đổi mặc định $BGB = 20% AGB$ của IPCC (Tier 1), luận án đã trực tiếp đào bới hệ rễ của cây mẫu thực tế, sấy khô kiệt và xây dựng các phương trình sinh trắc dự báo trực tiếp $BGB$ và $C(BGB)$ theo $DBH$ và các biến điều tra. Đối với bể chứa đất, tác giả đào phẫu diện phân tích tỷ lệ carbon hữu cơ ($SOC$) và thiết lập mô hình tương quan giữa $SOC$ với sinh khối mặt đất ($TAGTB$) và các nhân tố lâm phần ($N, BA, M$), cung cấp dữ liệu định lượng cụ thể cho 5 bể chứa carbon của rừng Tây Nguyên.

4. Cấu trúc 9 đơn vị phân chia lâm phần trong luận án được thiết lập dựa trên nguyên tắc nào? Luận án thiết lập đường cong chiều cao chỉ thị $H/DBH$ tại vị trí $DBH = 25\text{ cm}$ để phân chia lâm phần thành 3 cấp năng suất (I, II, III); đồng thời phân tích phương sai ANOVA trữ lượng sinh khối lâm phần để chia thành 3 cấp sinh khối (1, 2, 3). Sự kết hợp giao thoa giữa 3 cấp năng suất và 3 cấp sinh khối tạo nên 9 đơn vị phân chia lâm phần ($3 \times 3$), làm cơ sở dự báo chi tiết tăng trưởng sinh khối, tích lũy carbon và khả năng hấp thụ $\text{CO}_2$ theo từng trạng thái rừng.

5. Quy trình ứng dụng ảnh vệ tinh SPOT 5 và GIS trong giám sát carbon rừng được triển khai ra sao? Quy trình gồm các bước: xử lý ảnh vệ tinh SPOT 5 quang học trên phần mềm ENVI bằng thuật toán phân loại phi giám định ISODATA và phân loại có giám định Maximum Likelihood (được kiểm chứng bằng ma trận độ tin cậy); gán các giá trị sinh khối và carbon từ ô mẫu thực địa vào các lớp ảnh phân loại; sau đó tích hợp toàn bộ dữ liệu không gian và thuộc tính vào hệ thống ArcGIS để lập bản đồ phân bố trữ lượng carbon và tự động theo dõi biến động phát thải/hấp thụ $\text{CO}_2$ theo thời gian.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Huỳnh Nhân Trí đã giải quyết trọn vẹn các mục tiêu nghiên cứu thông qua việc chuẩn hóa phương pháp luận sinh trắc học phi tuyến có trọng số và xây dựng hệ thống mô hình dự báo toàn diện cho 5 bể chứa carbon của rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên. Công trình đã cung cấp nguồn dữ liệu thực nghiệm chuẩn xác về các hệ số chuyển đổi sinh học, đồng thời phân cấp thành công 9 đơn vị cấu trúc lâm phần phục vụ mô phỏng tăng trưởng và hấp thụ $\text{CO}_2$. Việc tích hợp thành công ảnh vệ tinh SPOT 5 với công nghệ GIS mở ra giải pháp kỹ thuật hữu hiệu cho công tác giám sát tài nguyên rừng, đóng góp cơ sở khoa học và thực tiễn phục vụ thực hiện cơ chế REDD+ và chi trả dịch vụ môi trường rừng tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu. - Chương 2: ối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu. - Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận. - Kết luận, tồn tại và kiến nghị.

- Các phụ lục: Gồm 19 phụ lục cơ sở dữ liệu xây dựng luận án, kết quả tính toán sinh khối, carbon cây cá thể, lâm phần. 6 1 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 2 theo IPCC Cơ quan liên chính phủ về Biến đổi khí hậu IPCC (2003) [72] xác định 5 bể chứa carbon rừng cần giám sát để đo độ phát thải gây ra do mất rừng và suy t carbon hữu cơ trong đất. Ngoài ra còn có bể chứa carbon trong các sản phẩm gỗ ).1 : i) Trong cây gỗ phần trên mặt đất; ii) Trong thảm mục; iii) Trong cây chết; iv) Trong rễ cây dưới mặt đất v) Trong đất rừng. Riêng bể chứa carbon ở sản phẩm gỗ đã được di chuyển khỏi rừng.1: Năm bể (Nguồn: Winrock, International, 2010)[110] IPCC (2003) [72] cũng giới thiệu ba bậc (Tier) cho việc kiểm kê khí nhà kính quốc gia.

Mỗi bậc đòi hỏi cần nhiều dữ liệu hơn và các phân tích phức tạp hơn để đảm bảo tính chính xác cao hơn. Hoạt động giám sát, báo cáo và thẩm định (MRV) mất rừng và suy thoái rừng bao gồm hai hợp phần: (i) giám sát thay đổi diện tích rừng theo từng loại rừng (dữ liệu hoạt động); và (ii) giám sát trữ lượng carbon trung bình trên một đơn vị diện tích và theo loại rừng (mật độ carbon) (theo IPCC, 2003). Do đó, phương thức tiếp cận đơn giản nhất (Bậc 1) là theo dõi thay đổi về diện tích của mỗi loại rừng, và tính toán trữ lượng carbon trong mỗi loại rừng bằng cách sử dụng các giá trị mặc định quốc tế về mật độ carbon. Trong Bậc 2, tính chính xác 7 được cải thiện vì trữ lượng carbon được tính theo dữ liệu cụ thể của quốc gia thay vì sử dụng các giá trị mặc định quốc tế.

Trong Bậc 3, các mô hình và số liệu kiểm kê rừng được kết nối và tính toán cho từng quốc gia riêng biệt và được lặp đi lặp lại theo chuỗi thời gian. Do đó Bậc 3 cũng giúp tính toán những thay đổi về trữ lượng carbon trong kỳ kiểm kê. - : : 1-1 : CB: , carbon, CO2 ; Ct* /carbon, CO2 1 2 t1, 2 m hai. - tăng-giảm: : ∆C = ∆CG - ∆CL 1-2 (tC/năm); ∆CG (tC/năm) ∆CL (tC/năm).2 thể hiện tổng hợp giám sát phát thải/hấp thụ CO2 rừng 8 Hình 1.1 Khái niệm mô hình sinh trắc ước tính sinh khối, carbon rừng Hàm toán sinh học allometric equations là phương trình toán thống kê sinh học mô phỏng mối tương quan, quan hệ giữa sinh khối, carbon rừng với các nhân tố điều tra rừng, nhân tố sinh thái trong hệ sinh thái rừng (Picard và cộng sự.

Nếu gọi B là sinh khối và D là đường kính cây, thì có một hệ số quan hệ theo công thức: 1-3 Công thức này có thể được kết hợp trong mối quan hệ dạng hàm mũ (power): B = b*Da. Nó cũng có thể cần thiết để bổ sung một tham số là hằng số vào quan hệ này, và mô hình trở thành: B = c + bDa, trong đó c là sinh khối của cá thể để đạt được chiều cao tại vị trí đo đường kính (ví dụ ở độ cao 1,3m, nếu đường kính cây được đo ở vị trí này (Picard và cộng sự. Thông thường trong nghiên cứu sinh khối, cây được phân chia thành các bộ phận đồng nhất: thân cây, vỏ, cành, lá, rễ. Trên cơ sở sinh khối từng bộ phận và tổng hợp toàn bộ cây, lâm phần được ước tính qua một mô hình sinh trắc theo các nhân tố cây cá thể là lâm phần.

Mô hình sinh trắc được thiết lập trên quan điểm sinh học, tức là xem xét nhân tố nào ảnh hưởng đến sự thay đổi của sinh khối hơn là đơn thuần thiết lập một mô hình toán học. (Picard và cộng sự. 9 Kết quả của quá trình sinh trưởng và phát triển của cây rừng và lâm phần chính là sinh khối, và carbon tích lũy hay còn gọi là sinh khối sơ cấp. Vì vậy các nhân tố điều tra rừng có quan hệ chặt chẽ với sinh khối, carbon.

Tuy nhiên để xác định mối quan hệ giữa các nhân tố này với sinh khối và trữ lượng carbon cần xem xét đặc điểm của quá trình sinh trưởng và phát triển, mối quan hệ qua lại giữa các cá thể trong quần thể để xây dựng mối tương quan phù hợp với quy luật sinh học và sinh thái học.2 Xác định các biến số ảnh hưởng trong mô hình sinh trắc ước tính sinh khối carbon rừng Hầu hết các tác giả trên thế giới, để xây dựng mô hình sinh trắc ước tính sinh khối, carbon cây rừng đều dựa vào các nhân tố chính là đường kính và chiều cao cây; vì 2 nhân tố này là 2 nhân tố cơ bản cấu thành thể tích, trữ lượng rừng và có quan hệ chặt chẽ với sinh khối. Để nâng cao độ chính xác của mô hình ước tính sinh khối, carbon nhiều tác giả đưa thêm các biến khối lượng thể tích gỗ và một số tác giả có đề cập đến biến số đường kính tán lá. Khối lượng thể tích gỗ phụ thuộc rất lớn vào loài, do đó WD là nhân tố quan trọng ảnh hưởng lớn đến sai số của mô hình ước tính trong ước tính sinh khối, carbon cho rừng nhiệt đới với sự đa dạng loài rất cao. Biến số CD hay tương đương là biến số diện tích tán lá là quan trọng đối với mô hình cho cây rừng nhiệt đới, bởi vì cùng DHB, H nhưng diện tích tán của các loài khác nhau sẽ rất khác nhau do đặc điểm hình thái loài; và ảnh hưởng đến biến động sinh khối/carbon.

Tuy vậy biến CD/CA chưa được nhiều tác giả trên thế giới nghiên cứu để đưa vào mô hình ước tính sinh khối. Hàm có 04 biến số là DBH, H, WD và đường kính tán lá (CD) được xây dựng bởi Henry và cộng sự (2010) [65] ở rừng nhiệt đới Châu Phi. Để đưa nhiều biến số vào mô hình nhằm giảm sai số ước tính hầu hết các tác giả sử dụng phương pháp kiểm tra sự tồn tại của các biến số bằng tiêu chuẩn t với mức ý nghĩa P < 0,05. Trong khi đó chưa áp dụng các tiêu chuẩn thống kê để xác định số biến ảnh hưởng có ý nghĩa; vấn đề này có thể được thực hiện thông qua tiêu chuẩn Cp của Mallow (1973) [83] với Cp tiến đến gần số biến số thì các biến số đó là tối ưu để đưa vào hàm.3 Dạng hàm mô phỏng sinh khối, carbon rừng để ước tính sinh khối và carbon rừng là khá đa dạng, có thể là hàm tuyến tính hoặc phi tuyến tính.

Tuy nhiên bất kỳ hàm nào đều cần phải dựa vào đặc điểm sinh trưởng, tích lũy sinh khối của thực vật thân gỗ. Thông thường các hàm phi tuyến được tuyến tính hóa bằng cách chuyển về dạng logarit. Picard và cộng sự. (2010) [88 (1997) [80], Johannes và Shem (2011) [74], Brown (1997) [38], Chave và Andalo (2004, 2005), Bakusi, Van Laake và cộng sự.

(2009) [33], Henry và cộng sự. (2010) ) [65] sử dụng hàm log để lập mô hình sinh khối của tất cả bộ phận cây trên mặt đất (AGB) theo các biến số D, H và ρ. Tổng hợp tất cả các dạng hàm của các tác giả chính nghiên cứu dùng để lập mô hình sinh khối rừng trên thế giới, trong đó tập trung cho rừng nhiệt đới cho thấy có thể hệ thống theo từng nhóm hàm chính sau đây: - Hàm dạng tuyến tính: y = a0 + a1X1 + a2X2 + …. + anXn + ԑ 1-4 Hàm Polynomial bậc cao: y = a0 + a1X+ a2X2 + ….

+ anXn + ԑ 1-5 - Hàm mũ dạng Power: y = a0X1a1X2a2….Xnan + ԑ 1-6 - Hàm tuyến tính hóa dạng logarit neper: ln(y) = a0 + a1ln(X1)+ a2ln(X2) + …. + anln(Xn) + ԑ 1-9 Trong đó biến số: - y: là sinh khối của cây rừng phần trên mặt đất - Xi: Là các biến số ảnh hưởng bao gồm 4 biến số DBH, H, WD và CD. Trong đó Xi có thể là các biến đơn như DBH, H, WD và CD hoặc có thể tổ hợp thành nhóm biến nhưng DBH2H, DBH2*H*WD, DBH2WD, DBH2*H*CD*WD. Từ tổng hợp này cho thấy quy luật sinh trưởng của sinh khối thông thường không theo dạng đường thằng.

Trong đó nhiều tác giả khẳng định hàm Power tỏ ra thích hợp trong nhiều trường hợp ở các kiểu rừng, vùng sinh thái khác nhau. Hàm này có thể ước tính trực tiếp từ phương pháp phi tuyến, tuy nhiên đa số tác giả tuyến hóa dạng log để thiết lập hàm theo phương pháp bình phương tối thiểu. Vì vậy có thể thấy mô hình sinh khối thông thường biểu diễn dưới dạng log, tuy nhiên tùy theo vùng sinh thái, kiểu rừng mà các biến số có thể là biến đơn hay là tổ hợp biến, tổ hợp biến tỏ ra phù hợp cao là DBH2H, DBH2WD.4 Phương pháp ước lượng hàm Hai phương pháp ước lượng hàm sinh trắc phổ biến được áp dụng là: - Phương pháp bình phương tối thiểu có hay không có sử dụng trọng số (Weight) để ước lượng hàm tuyến tính hay phi tuyến tính được tuyến tính hóa - Phương pháp Marquardt ước lượng hàm phi tuyến có hay không có trọng số (Weight). Trong đó đa số các tác giả sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu đối với hàm phi tuyến đã tuyến tính hóa.

Ít tác giả đề cập đến phương pháp ước lượng phi tuyến hoặc có trọng số. Trong khi đó Picard, Saint-André và Henry (2012) [88] cho thấy trong một số trường hợp ước lượng hàm có trọng số sẽ cải thiện độ tin cậy của hàm thông qua giảm biến động của sai số (phần dư – residual); hoặc tiếp cận tốt dữ liệu quan sát hơn, giảm sai số. 12 Theo Picard và cộng sự. (2012) trọng số của một hàm được xác định như sau: Ví dụ mô hình hàm mũ Y = a.X2c, thì trọng số để điều chỉnh hàm là Weight Wi = 1/X2c, trong đó c biến động từ -2 đến + 2.

Khi thay đổi c của trọng số sẽ thay đổi biến động của phần dư, trên cơ sở đó có thể quyết định chọn lựa giá trị trọng số tối ưu cho mô hình ước lượng.3: Đồ thị quan hệ phần dƣ có trọng số với giá trị của mô hinh giảm do Wi = 1/X2c (Nguồn: Picard và cộng sự.3 cho thấy với các tiếp cận ước lượng mô hình có trọng số sẽ giúp cho việc điều chỉnh biến động phần dư của mô hình phù hợp hơn, giảm sai số.