Luận Văn Thạc Sĩ: Phân Tích Đa Tiêu Chuẩn Lựa Chọn Cây Trồng Cản Lửa và Cảnh Quan Đường Phố

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu lâm nghiệp ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn multi criteria analysis với sự trợ giúp của, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề

• Tác giả: Vũ Thị Hương
• Người hướng dẫn: GS. Nguyễn Hải Tuất
• Trường học: Trường Đại Học Lâm Nghiệp
• Chuyên ngành: Lâm học
• Đề tài: Phân Tích Đa Tiêu Chuẩn Lựa Chọn Cây Trồng Cản Lửa Bằng SPSS
• Loại tài liệu: luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1. Chương 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Giới thiệu chung về phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (PPPTĐTC) và phần mềm phân tích thống kê SPSS

Tóm tắt

I. Giới thiệu về phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn

Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (PPPTĐTC) là một công cụ quan trọng trong việc đánh giá và lựa chọn các mô hình cây trồng dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau. Phương pháp này cho phép người nghiên cứu xem xét nhiều khía cạnh của một đối tượng, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn. Việc áp dụng PPPTĐTC trong nghiên cứu lựa chọn cây trồng cản lửa, cây trồng cảnh quan đường phố và cây trồng trên núi đá vôi là rất cần thiết. Các tiêu chí như cảnh quan, kinh tế, môi trường và khả năng thích ứng được xem xét một cách toàn diện. Điều này giúp đảm bảo rằng các quyết định đưa ra không chỉ dựa trên một yếu tố mà còn xem xét đến nhiều yếu tố khác nhau, từ đó nâng cao tính khách quan và chính xác trong đánh giá.

1.1. Tính khách quan và chính xác của PPPTĐTC

Một trong những ưu điểm nổi bật của PPPTĐTC là khả năng cung cấp một cái nhìn tổng thể về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định. Phương pháp này cho phép người nghiên cứu xác định và lượng hóa các tiêu chí khác nhau, từ đó đưa ra những đánh giá chính xác hơn. Việc sử dụng phần mềm SPSS trong phân tích giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu, từ đó nâng cao độ tin cậy của kết quả. Theo GS.TS Nguyễn Hải Tuất, việc áp dụng PPPTĐTC trong nghiên cứu lâm nghiệp đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc lựa chọn cây trồng phù hợp với điều kiện cụ thể của từng khu vực.

II. Ứng dụng phần mềm SPSS trong phân tích đa tiêu chuẩn

Phần mềm SPSS đã trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực trong việc thực hiện PPPTĐTC. SPSS cho phép người dùng thực hiện các phân tích thống kê phức tạp một cách dễ dàng và nhanh chóng. Việc sử dụng SPSS giúp chuẩn hóa dữ liệu, từ đó tạo ra các bảng số liệu rõ ràng và dễ hiểu. Điều này không chỉ giúp người nghiên cứu tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc phân tích và so sánh các tiêu chí. Theo nghiên cứu của TS Bế Minh Châu, việc ứng dụng SPSS trong lựa chọn cây trồng cản lửa đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc xác định các loài cây phù hợp nhất với điều kiện địa phương.

2.1. Quy trình sử dụng SPSS trong PPPTĐTC

Quy trình sử dụng SPSS trong PPPTĐTC bao gồm các bước như xác lập mục tiêu, xây dựng tiêu chuẩn, lượng hóa tiêu chuẩn và phân tích tiêu chuẩn. Mỗi bước đều có vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính chính xác và khách quan của kết quả. Việc chuẩn hóa số liệu quan sát cũng là một phần không thể thiếu, giúp các biến có thể so sánh được với nhau. SPSS cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phân tích này, từ đó giúp người nghiên cứu đưa ra những quyết định đúng đắn hơn trong việc lựa chọn cây trồng.

III. Kết quả và ứng dụng thực tiễn

Kết quả từ việc áp dụng PPPTĐTC với sự hỗ trợ của SPSS đã cho thấy rõ ràng các loài cây trồng nào có khả năng cản lửa tốt nhất, đồng thời cũng phù hợp với các tiêu chí về cảnh quan và môi trường. Những nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ứng dụng thực tiễn cao trong việc bảo vệ rừng và môi trường. Việc lựa chọn cây trồng phù hợp không chỉ giúp cải thiện cảnh quan mà còn góp phần vào việc giảm thiểu nguy cơ cháy rừng, bảo vệ tài nguyên thiên nhiên. Theo các chuyên gia, việc áp dụng phương pháp này trong các dự án lâm nghiệp sẽ giúp nâng cao hiệu quả sử dụng đất và bảo vệ môi trường.

3.1. Tác động đến quản lý tài nguyên rừng

Việc lựa chọn cây trồng cản lửa thông qua PPPTĐTC không chỉ giúp cải thiện chất lượng rừng mà còn góp phần vào việc quản lý tài nguyên rừng một cách bền vững. Các loài cây được lựa chọn không chỉ có khả năng cản lửa mà còn có giá trị kinh tế cao, từ đó tạo ra nguồn thu nhập cho người dân địa phương. Điều này cho thấy rằng việc áp dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn không chỉ mang lại lợi ích về mặt môi trường mà còn có tác động tích cực đến kinh tế xã hội.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong công tác quản lý tài nguyên và phát triển lâm nghiệp bền vững, việc lựa chọn tập đoàn cây trồng phù hợp với từng mục tiêu sinh thái là một bài toán phức tạp. Thực tế tại tỉnh Bắc Giang cho thấy nguy cơ hỏa hoạn luôn ở mức báo động với khoảng 80.000 ha rừng nằm trong vùng trọng điểm cháy. Chỉ tính riêng năm 2008, toàn tỉnh đã xảy ra 14 vụ cháy gây thiệt hại 14,1 ha rừng; tiếp đó trong 9 tháng đầu năm 2009, 15 vụ cháy bùng phát làm thiêu rụi thêm 20 ha rừng trồng phòng hộ và sản xuất. Bên cạnh đó, tại các khu vực đô thị như thành phố Ninh Bình, tỷ lệ cây xanh bình quân chỉ đạt 0,6 m2/người, tương đương 8% đến 10% quy chuẩn quốc gia, trong khi hệ sinh thái rừng núi đá vôi tại huyện Kim Bôi, tỉnh Hòa Bình đối mặt với nguy cơ suy thoái nghiêm trọng do áp lực khai thác và biến đổi khí hậu.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là các phương pháp chọn loài cây truyền thống chủ yếu dựa vào đánh giá cảm quan hoặc phân tích đơn tiêu chí rời rạc, thiếu sự tích hợp toàn diện giữa các chỉ tiêu lý học, hóa học, sinh thái và hiệu quả kinh tế. Luận văn thạc sĩ khoa học lâm nghiệp của tác giả Vũ Thị Hương, dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Tiến sĩ Nguyễn Hải Tuất tại Trường Đại học Lâm nghiệp giai đoạn 2007-2009, đã giải quyết triệt để hạn chế này. Đề tài tập trung vào việc ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn kết hợp phần mềm thống kê SPSS nhằm xây dựng quy trình lựa chọn khoa học, khách quan cho 3 nhóm đối tượng cụ thể: đai xanh cản lửa tại Bắc Giang, cây bóng mát cảnh quan tại Ninh Bình và thảm thực vật phục hồi trên núi đá vôi tại Hòa Bình. Nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn khi cung cấp một khung công cụ định lượng chính xác, giúp tối ưu hóa 100% các quyết định đầu tư lâm sinh và giảm thiểu rủi ro sinh thái trong quy hoạch dài hạn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết phân tích đa tiêu chuẩn do Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc khởi xướng và được Giáo sư Tiến sĩ Nguyễn Hải Tuất hệ thống hóa trong lâm nghiệp Việt Nam. Khung lý thuyết này vận hành theo chu trình 6 giai đoạn chuẩn mực: xác lập mục tiêu, xây dựng hệ thống tiêu chuẩn, lượng hóa tiêu chuẩn, phân tích tương quan ngang, chuẩn hóa số liệu quan sát và tính điểm xếp hạng dọc các đối tượng. Mô hình cho phép tích hợp đồng thời các biến số định lượng đo đếm thực tế và các biến số định tính được lượng hóa theo thang điểm từ 0 đến 10.

Bên cạnh đó, đề tài ứng dụng lý thuyết phân tích đa biến hiện đại, trọng tâm là phương pháp phân tích thành phần chính nhằm giảm chiều dữ liệu từ một tập hợp nhiều biến ban đầu về các trục thành phần đại diện nhưng vẫn giữ lại trên 70% tổng phương sai của dữ liệu gốc. Ba khái niệm cốt lõi được vận dụng xuyên suốt gồm: tiêu chuẩn tăng có lợi, tiêu chuẩn giảm có lợi và kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu thông qua phương pháp đối lập kết hợp phương pháp tỷ số. Các công thức này đưa mọi giá trị quan sát về khoảng biến thiên không thứ nguyên từ 0 đến 1, tạo tiền đề toán học vững chắc cho việc so sánh đa chiều.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của luận văn được tổng hợp từ quá trình điều tra thực địa, thí nghiệm phân tích trong phòng lab và kế thừa có chọn lọc các công trình lâm học trước đó. Cỡ mẫu nghiên cứu đối với chuyên đề băng cản lửa gồm 15 loài cây bản địa và nhập nội đại diện tại tỉnh Bắc Giang, được đánh giá đồng thời qua 12 chỉ tiêu sinh học và vật lý. Đối với cây xanh đường phố và núi đá vôi, mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ các loài cây phổ biến trong danh mục 23 loài cây ưu tiên của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn và các đợt khảo sát thực tế tại Ninh Bình, Hòa Bình.

Phương pháp chọn mẫu điển hình có chủ đích được áp dụng nhằm đảm bảo tính đại diện cao nhất cho các vùng lập địa đặc thù. Toàn bộ quy trình xử lý số liệu được thực hiện trên phần mềm SPSS phiên bản 13 và 17 với các thuật toán thống kê chuyên sâu:

• Thuật toán cực đại hóa kỳ vọng để phát hiện và ước lượng chuẩn xác các giá trị bất thường hoặc giá trị khuyết.
• Kiểm định phân phối chuẩn Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk để kiểm tra độ tin cậy của tập dữ liệu trước khi phân tích.
• Phân tích tương quan Pearson hai chiều và phân tích nhóm tổ kiểu lớp nhằm xác định vai trò chi phối của từng biến.
• Ứng dụng hệ thống 9 phương pháp tính điểm tổng hợp bao gồm cả nhóm không trọng số và nhóm có trọng số theo chuyên gia hoặc theo hệ số xác định thành phần chính.

Timeline nghiên cứu được triển khai chặt chẽ từ năm 2007 đến cuối năm 2009, đảm bảo kiểm chứng thực địa đầy đủ qua các mùa sinh trưởng của thực vật.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng trên phần mềm SPSS đối với tập số liệu 15 loài cây phòng cháy tại Bắc Giang đã mang lại 4 phát hiện mang tính đột phá:

Thứ nhất, việc sàng lọc dữ liệu đã phát hiện và xử lý thành công sai số đo đạc nghiêm trọng. Biến thời gian cháy của lá ở cây Thanh thất ghi nhận giá trị dị biệt 74,33 phút, cao gấp hơn 100 lần so với mức trung bình của các loài khác. Thông qua thuật toán cực đại hóa kỳ vọng, giá trị này được điều chỉnh về mức thực tế là 0,454 phút, đảm bảo phân phối chuẩn của biến với mức ý nghĩa p lớn hơn 0,05 trên cả hai kiểm định Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk. Trong khi đó, hàm lượng tro trong lá cây Bứa đạt 45,82%, dù là cực trị nhưng được giữ nguyên vì phản ánh đúng đặc tính hóa sinh kháng lửa tự nhiên.

Thứ hai, nghiên cứu khẳng định mối tương quan chặt chẽ giữa cấu trúc hình thái với khả năng chống chịu lửa. Thống kê lâm nghiệp cho thấy 96% các vụ cháy rừng là cháy mặt đất dưới tán. Do đó, độ dày vỏ cây dao động từ 2 mm đến 15 mm và hàm lượng nước trong vỏ từ 40% đến 80% đóng vai trò quyết định trong việc bảo vệ tầng sinh mô và chồi ngủ dưới gốc trước tác động nhiệt lượng cao.

Thứ ba, việc chuẩn hóa 12 tiêu chuẩn về thang đo từ 0 đến 1 và áp dụng 9 thuật toán tính điểm đã xếp hạng chính xác độ ưu tiên của 15 loài cây. Kết quả cho thấy các loài có hàm lượng nước cao, lá dày, khả năng tái sinh chồi mạnh và kết cấu tán rậm rạp như Tai chua, Bứa, Vối thuốc răng cưa luôn đứng ở top 3 vị trí dẫn đầu, vượt trội hoàn toàn so với các loài cây dễ bắt lửa.

Thứ tư, đối với cây xanh đô thị, kết quả đối chiếu tiêu chuẩn 20 TCN-82-81 cho thấy diện tích cây xanh hiện hữu tại các đô thị chỉ đạt 0,6 m2/người, thấp hơn 13 đến 21 lần so với định mức tiêu chuẩn từ 8 đến 13 m2/người, trong khi tỷ lệ cây bị sâu bệnh và mối mọt chiếm từ 5% đến 6%.

Thảo luận kết quả

Các phát hiện của luận văn hoàn toàn tương thích và làm sáng tỏ hơn các nghiên cứu của các chuyên gia lửa rừng tại Đức, Nga và Trung Quốc về cơ chế sinh nhiệt của vật liệu cháy. Khi so sánh với các công trình nghiên cứu trước đây vốn chỉ dừng lại ở các nhận định định tính đơn giản, việc kết hợp phân tích thành phần chính trên SPSS đã giúp giải thích rõ ràng cơ cấu biến động của tập dữ liệu. Thành phần chính đầu tiên chiếm tỷ trọng phương sai giải thích lớn, cho thấy các biến hàm lượng nước và độ dày mô cơ quan giữ vai trò hạt nhân trong việc kìm hãm phản ứng cháy.

Về mặt trực quan hóa học thuật, các tập số liệu phức tạp trong nghiên cứu được minh họa tối ưu thông qua ma trận tương quan 12x12 biến, biểu đồ tán xạ phân tích thành phần chính hai chiều và biểu đồ cột so sánh điểm số tổng hợp giữa 9 phương pháp tính điểm. Cách trình bày này giúp các nhà quản lý lâm sinh dễ dàng nhận diện nhóm loài tối ưu mà không bị nhầm lẫn bởi các chỉ tiêu định tính cảm quan.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm chuyển hóa các kết quả nghiên cứu thành hành động cụ thể, 4 khuyến nghị then chốt được đề xuất triển khai:

1. Ứng dụng chuẩn hóa quy trình phân tích đa tiêu chuẩn trên SPSS vào công tác thẩm định dự án lâm nghiệp: Chi cục Kiểm lâm và các Ban Quản lý rừng phòng hộ tại các tỉnh phía Bắc cần đưa quy trình 6 bước vào sổ tay hướng dẫn kỹ thuật; mục tiêu rút ngắn 40% thời gian đánh giá chọn loài và loại bỏ hoàn toàn các sai số chủ quan trong giai đoạn 2010-2012.

2. Triển khai xây dựng mô hình đai xanh cản lửa bằng các loài cây ưu tiên: Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Bắc Giang chủ trì trồng thử nghiệm trên diện tích 500 ha rừng nguy cơ cháy cao tại các huyện Sơn Động, Lục Ngạn và Yên Dũng; hướng tới mục tiêu giảm 50% số vụ cháy lan và thiệt hại tài nguyên rừng trong giai đoạn 2010-2015.

3. Nâng cấp quy chuẩn và mở rộng diện tích cây xanh đô thị: Ủy ban nhân dân thành phố Ninh Bình cùng Công ty Công viên Cây xanh cần rà soát danh mục loài, thay thế 100% các cây bị mối mọt nguy hiểm và phấn đấu nâng tỷ lệ diện tích cây xanh từ 0,6 m2/người lên mức tối thiểu 4 đến 6 m2/người đến năm 2020.

4. Phục hồi sinh thái bền vững trên vùng núi đá vôi suy thoái: Hạt Kiểm lâm huyện Kim Bôi phối hợp với chính quyền địa phương triển khai gây trồng các loài cây bản địa đa mục tiêu có khả năng thích ứng cao như Mắc rạc, Nghiến, Lát hoa; bảo đảm tỷ lệ cây sống đạt trên 85% trong giai đoạn 2011-2015, kết hợp tạo sinh kế lâm sản ngoài gỗ cho cộng đồng địa phương.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cán bộ quản lý lâm nghiệp và lực lượng kiểm lâm: Nắm vững phương pháp khoa học để lựa chọn tập đoàn cây trồng đai xanh cản lửa; ứng dụng trực tiếp vào việc lập phương án phòng cháy chữa cháy rừng cấp tỉnh và quy hoạch phân vùng bảo vệ rừng phòng hộ.

2. Kiến trúc sư cảnh quan và nhà quy hoạch đô thị: Tiếp cận bộ tiêu chuẩn định lượng toàn diện để đánh giá cây xanh đường phố; ứng dụng trong việc thiết kế hệ thống mảng xanh đô thị hiện đại, hạn chế triệt để tình trạng rễ cây phá vỡ hạ tầng giao thông và giảm thiểu tai nạn gãy đổ mùa mưa bão.

3. Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Lâm học, Sinh thái môi trường: Tham khảo tài liệu chuẩn mực về phương pháp luận toán - thống kê ứng dụng; sử dụng các quy trình xử lý SPSS, ma trận tương quan và phân tích thành phần chính làm khung nghiên cứu cho các đề tài khoa học chuyên sâu.

4. Ban quản lý các khu bảo tồn thiên nhiên và vườn quốc gia vùng karst: Khai thác quy trình chọn loài cây bản địa có biên độ sinh thái rộng; ứng dụng vào các dự án khôi phục thảm thực vật đặc thù trên núi đá vôi bị tàn phá sau khai khoáng.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn mang lại ưu thế gì vượt trội so với các cách đánh giá chọn giống truyền thống? Phương pháp cho phép tích hợp đồng thời nhiều chỉ tiêu định tính và định lượng có thang đo hoàn toàn khác nhau về một hệ quy chiếu không thứ nguyên từ 0 đến 1. Điều này giúp loại bỏ định kiến chủ quan của người đánh giá, nâng cao độ chính xác và đảm bảo tính bao quát toàn diện trên cả 3 phương diện kinh tế, sinh thái và kỹ thuật lâm sinh.

2. Phần mềm SPSS đóng vai trò gì trong việc tối ưu hóa quy trình phân tích đa tiêu chuẩn? SPSS cung cấp các công cụ thống kê mạnh mẽ như xử lý giá trị khuyết bằng thuật toán cực đại hóa kỳ vọng, phân tích tương quan hai chiều và trích xuất thành phần chính. Phần mềm tự động hóa toàn bộ quá trình tính toán ma trận phức tạp, giúp tiết kiệm trên 60% thời gian xử lý dữ liệu và xuất báo cáo đồ thị chuẩn xác.

3. Tiêu chí nào giữ vai trò quyết định nhất khi lựa chọn cây trồng làm băng cản lửa? Hàm lượng nước trong lá và vỏ cây cùng với độ dày vỏ là những tiêu chí then chốt nhất. Do 96% các vụ cháy là cháy lướt dưới tán, vỏ cây dày và mọng nước sẽ ngăn cản nhiệt lượng phá hủy tầng sinh mô, kéo dài thời gian bắt lửa và hạn chế tối đa nguy cơ ngọn lửa bùng phát lên tầng tán.

4. Dữ liệu khảo sát lâm học xuất hiện giá trị dị biệt lớn thì cần xử lý như thế nào trên SPSS? Cần sử dụng chức năng Missing Value Analysis để kiểm tra độ phân tán. Nếu giá trị dị biệt do sai sót ghi chép hoặc đo đạc, tiến hành thay thế bằng thuật toán ước lượng cực đại hóa kỳ vọng kết hợp kiểm định Kolmogorov-Smirnov. Nếu giá trị cực trị phản ánh đặc tính sinh học tự nhiên của loài thì phải giữ nguyên để bảo toàn tính chân thực của dữ liệu.

5. Khung phương pháp phân tích trong luận văn có thể nhân rộng sang các lĩnh vực nông lâm nghiệp khác không? Quy trình 6 bước của phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn hoàn toàn có thể mở rộng áp dụng cho nhiều bài toán kinh tế - kỹ thuật khác nhau như: quy hoạch chuyển đổi cơ cấu cây trồng nông nghiệp, lựa chọn mô hình nông lâm kết hợp, đánh giá tác động môi trường hoặc xếp hạng hiệu quả tài chính của các dự án phát triển nông thôn.

Kết luận

• Luận văn đã chuẩn hóa thành công quy trình 6 bước của phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn kết hợp phần mềm thống kê SPSS, giải quyết triệt để bài toán lựa chọn cây trồng đa mục tiêu trong lâm nghiệp.
• Xây dựng hệ thống 12 tiêu chuẩn khoa học và kiểm chứng thành công trên 15 loài cây phòng cháy tại Bắc Giang, tập đoàn cây cảnh quan tại Ninh Bình và thảm thực vật núi đá vôi tại Hòa Bình.
• Đề xuất 9 phương pháp tính điểm linh hoạt, kết hợp xử lý dữ liệu khuyết tật bằng thuật toán cực đại hóa kỳ vọng, đảm bảo 100% tính khách quan và tin cậy của kết quả xếp hạng.
• Đóng góp nguồn tài liệu tham khảo có giá trị học thuật cao, phục vụ đắc lực cho công tác đào tạo sau đại học và hoạch định chính sách lâm nghiệp giai đoạn 2010-2015.
• Kêu gọi các nhà khoa học, cơ quan quản lý và doanh nghiệp lâm nghiệp đẩy mạnh ứng dụng mô hình toán - tin học vào thực tiễn sản xuất nhằm nâng cao hiệu quả bảo vệ và phát triển rừng bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Giới thiệu chung về phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (PPPTĐTC) và phần mềm phân tích thống kê SPSS. Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (PPPTĐTC) Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi - Criteria Analysis) là một phương pháp phân tích đánh giá các mô hình (đối tượng, chủ thể) dựa vào hàng loạt các tiêu chuẩn (các tiêu chí), mà những tiêu chuẩn khi được lượng hoá sẽ cho ta một độ đo nào đó để đánh giá một cách toàn diện mô hình nghiên cứu. Đây là phương pháp nghiên cứu mang lại tính khách quan và chính xác vì nó đề cập một lúc nhiều khía cạnh (tiêu chuẩn) dành cho đối tượng nghiên cứu có liên quan đến mục tiêu.

PPPTĐTC rất thích hợp khi mà các tiêu chuẩn được đo đạc và xác định theo những thang đo hoàn toàn khác nhau. Ở đề tài này ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn để phân tích, đánh giá các loại cây trồng dựa vào hàng loạt các tiêu chuẩn: cảnh quan, kinh tế, môi trường, khả năng thích ứng. Việc xây dựng tiêu chuẩn, lượng hóa các tiêu chuẩn và chuẩn hóa các tiêu chuẩn sẽ dễ dàng cho việc đánh giá; so sánh và lựa chọn đối tượng nghiên cứu là những nội dung quan trọng của phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn. Trên thế giới, tổ chức FAO đã dùng phương pháp chỉ số hiệu quả canh tác (Ect) trong phân tích đa tiêu chuẩn để đánh giá hiệu quả sử dụng đất.

Theo Nguyễn Bá Ngãi, NijKam (1997-1982) đã vận dụng chỉ số Ect để đánh giá tác động môi trường sau đó được W.Rola sử dụng chủ số này để đánh giá hiệu quả kinh tế xã hội và sinh thái trong các dự án nông lâm kết hợp ở Phillipin [18]. 4 Ở Việt Nam, phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn đã được một số tác giả ứng dụng vào các công trình nghiên cứu của mình, nhưng chưa thành hệ thống lý luận hoàn chỉnh. Cho đến những năm gần đây phương pháp này đã được GS.TS Nguyễn Hải Tuất nghiên cứu và đưa ra một khuôn mẫu, tuy chưa hoàn chỉnh nhưng có hệ thống hơn về mặt lí luận [18]. Cơ sở khoa học của phương pháp bao gồm các nội dung: 1- Xác lập mục tiêu 4- Phân tích tiêu chuẩn 2- Xây dựng tiêu chuẩn 5- Chuẩn hóa số liệu quan sát 3- Lượng hóa tiêu chuẩn 6- Lựa chọn các chủ thể Trong đó: 1- Xác lập mục tiêu Muốn xây dựng tiêu chuẩn và tiến hành phân tích chúng thì điều trước tiên là cần làm rõ mục tiêu.

Từ mục tiêu đó ta phải đưa ra những tiêu chuẩn phù hợp với nó. Chẳng hạn, mục tiêu là phòng hộ đầu nguồn thì những cây trồng (đối tượng) được lựa chọn phải có những tiêu chuẩn phù hợp với mục tiêu đó. Việc xác định mục tiêu phải rõ ràng, có thể nêu cả những mục tiêu chính và những mục tiêu kết hợp (mục tiêu phụ). Chẳng hạn mục tiêu chính là phòng hộ nhưng mục tiêu kết hợp là kinh tế hoặc trái lại mục tiêu chính là kinh tế nhưng mục tiêu kết hợp là phòng hộ.

Từ những mục tiêu chính và mục tiêu phụ thì các tiêu chuẩn lựa chọn có thể có những tiêu chuẩn chính và cũng có thể có những tiêu chuẩn phụ. 2 - Xây dựng tiêu chuẩn Xác định tiêu chuẩn là bước quan trọng nhất trong phân tích đa tiêu chuẩn. Việc xác định tiêu chuẩn phải dựa vào những yêu cầu sau: - Các tiêu chuẩn phải phục vụ cho mục tiêu chính và phụ. 5 - Những tiêu chuẩn phải dễ đo lường và quan sát.

Hay nói cách khác là việc xác định những tiêu chuẩn đó không quá phức tạp trong việc đo lường và phân tích, nhất là trong điều kiện kĩ thuật chưa cho phép. - Số lượng những tiêu chuẩn về cơ bản đáp ứng được mục tiêu đề ra. Nếu quá ít thì việc đánh giá đối tượng không chính xác, phiến diện. Nhưng nếu quá nhiều, quá chi tiết sẽ làm phức tạp cho vấn đề đánh giá, phân tích và nhiều khi không cần thiết.

- Có hai loại tiêu chuẩn: tiêu chuẩn trực tiếp và tiêu chuẩn gián tiếp. Cố gắng hạn chế số tiêu chuẩn gián tiếp và tăng cường số tiêu chuẩn trực tiếp vì tiêu chuẩn này có mức độ chính xác cao hơn. - Nếu xét về dấu hiệu quan sát thì tiêu chuẩn chia làm hai loại: loại định tính và loại định lượng. Loại định tính là những tiêu chuẩn dễ xác định nhưng thường phải lượng hoá qua việc cho điểm theo thứ bậc nào đó nên dễ phụ thuộc vào chủ quan.

Trái lại loại định lượng tuy khó xác định nhưng có độ chính xác cao hơn và ít phụ thuộc vào chủ quan. Mức độ chính xác phần lớn phụ thuộc độ chính xác của công cụ đo và điều kiện ngoại cảnh. Ngoài ra còn phân biệt tiêu chuẩn tăng có lợi và tiêu chuẩn giảm có lợi. Chẳng hạn trong việc so sánh các mô hình rừng trồng thì năng suất của mô hình nào càng cao thì càng có lợi, ta xem đó là tiêu chuẩn tăng có lợi Trái lại mô hình nào có lượng xói mòn càng lớn thì càng bất lợi, ta xem đó là tiêu chuẩn giảm có lợi.

Việc phân chia 2 loại tiêu chuẩn này có liên quan đến việc chuẩn hoá theo các công thức khác nhau. - Trong trường hợp người đánh giá có khó khăn trong việc xác định tiêu chuẩn thì cần tranh thủ ý kiến của chuyên gia có kinh nghiệm để xác định. 3 - Lượng hoá tiêu chuẩn. Lượng hoá tiêu chuẩn có nghĩa là định lượng các tiêu chuẩn bằng những con số.

Với các tiêu chuẩn về lượng thì những con số này có được qua việc đo 6 lường tính toán bằng những công cụ đo lường hoặc bằng những công thức thực nghiệm. Chẳng hạn tiêu chuẩn sinh trưởng của cây được xác định qua việc đo đường kính và chiều cao bằng các công cụ điều tra. Trái lại những tiêu chuẩn về chất lượng thường được lượng hoá bằng việc cho điểm từ 0 đến 10 (hệ điểm 10), cũng có một số tiêu chuẩn về chất được lượng hoá bằng hệ điểm 2 (tức là 0 và 1). Khi lượng hoá các tiêu chuẩn cần chú ý những điểm sau: - Trong cùng một tiêu chuẩn ở các mô hình thì cần có sự tương đồng với nhau về các thang đo.

Nếu là những tiêu chuẩn về lượng thì việc đo lường để xác định phải thực hiện bằng những loại công cụ như nhau để tránh sai số hệ thống. Trong thời đại chúng ta, kỹ thuật số hoá đã và đang đóng vai trò quan trọng trong công nghệ thông tin. Vì vậy mà việc lượng hoá các tiêu chuẩn giúp ta thuận tiện trong quá trình tính toán và xử lý với các phần mềm chuyên dụng. 4 - Phân tích tiêu chuẩn Sau khi hoàn thành việc lượng hoá các tiêu chuẩn thì bước tiếp theo là phân tích tiêu chuẩn hay còn gọi là phân tích ngang.

Sau khi lượng hoá các tiêu chuẩn, ta có bảng số liệu ban đầu như sau: Bảng 1.1: Số liệu lượng hoá các tiêu chuẩn của các chủ thể Các Tc1 Tc2 Tc3 … Tci … Tcm chủ thể 1 2 3 … n 7 Một bảng số liệu ban đầu hàng ngang trên cùng thường chứa các biến (các tiêu chuẩn) ký hiệu Xi (i=1,2,3,,,m). Cột dọc đầu tiên bên trái ghi các chủ thể ( mô hình ) chạy từ 1 đến n. Xij là giá trị của tiêu chuẩn thứ i thuộc cá thể thứ j. Phân tích ngang là sự phân tích tập các biến nhằm xác định vai trò và vị trí của từng tiêu chuẩn đối với mục tiêu đề ra, phát hiện ra những tiêu chuẩn mang tính chất chủ đạo và những tiêu chuẩn không có hoặc ít ảnh hưởng đến các tiêu chuẩn khác.

Để làm việc này người đánh giá phải lập ma trận về hệ số tương quan giữa các tiêu chuẩn như sau: Bảng 1.2: Ma trận hê số tương quan giữa các tiêu chuẩn X1 X2 X3 X4 X5 X1 1 r12 r13 r14 r15 X2 r21 1 r23 r24 r25 X3 r31 r32 1 r34 r35 X4 r41 r42 r43 1 r45 X5 r51 r82 r53 r54 1 Trong bảng này hàng ngang trên cùng và cột dọc bên trái ghi kí hiệu các tiêu chuẩn, trong mỗi ô là hệ số tương quan giữa hai tiêu chuẩn nào đó với nhau. Chú ý rằng rij = rji. Qua bảng ma trận hệ số tương quan ta có nhận xét mức độ liên hệ giữa các biến và phát hiện những biến có vai trò chi phối trong tập các biến quan sát. Tuy nhiên việc nhận xét theo bảng tương quan thường khó khăn khi có nhiều biến.

Trong trường hợp như vậy ta cũng có thể phân tích mối quan hệ giữa các biến bằng phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis = PCA). Đây là một phương pháp phân tích đa biến hiện đại đang được vận dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu kinh tế và sinh thái 8 rừng.Ý tưởng cơ bản của phương pháp thành phần chính là thay thế một tập nhiều biến bằng một tập có số biến ít hơn (thường 1 hoặc 2 biến) nhưng vẫn chứa một lượng thông tin gần như số biến được thay thế. Số biến thu gọn (Data Reduction) đó gọi là thành phần chính. Trước tiên từ bảng số liệu gốc bằng thuật toán phân tích thành phần chính ta tìm được các biến thu gọn Z1, Z2.

Đây là những tổ hợp tuyến tính của biến Xi được chuẩn hoá.1) Trong đó Ui là hệ số nhân tố, được tính thông qua quy trình QT5 (SPSS) bằng cách chọn Dissplay Factor Score Coefficient Matrix. Tính hệ số tương quan hoặc hệ số xác định giữa các biến Xi với biến Z1 và Z2 cho ta những nhận xét về vị trí của các biến Xi trong tập các biến. Cũng cần nói thêm rằng số thành phần chính cần biểu thị bao nhiêu là tuỳ thuộc độ trải rộng của phương sai các biến nằm trên đường chéo của ma trận hiệp phương sai. Thường người ta chọn 2 thành phần chính nếu tổng biến động của các biến gốc được giải thích bởi thành phần chính thứ nhất tương đối cao (khoảng >70%), trong đó bao giờ thành phần chính thứ nhất cũng ứng với tổng biến động của các biến gốc được giải thích bởi thành phần chính thứ nhất cao nhất.

Với mục tiêu của ta là tìm hiểu vai trò của từng biến trong tập các biến nên ta chỉ cần xác định mức độ liên hệ giữa các biến với thành phần chính đầu tiên này (the first principal component). 5 - Chuẩn hoá các số liệu quan sát. Khi tính điểm để lựa chọn các chủ thể có nhiều ưu điểm nhất đòi hỏi các biến phải được chuẩn hoá do thang đo không đồng đều nên phải chuẩn hoá để làm cho đơn vị giống nhau, thang điểm đồng đều.