Luận Văn Thạc Sĩ Về Phân Tích Đa Tiêu Chuẩn Lựa Chọn Cây Trồng Làm Băng Cản Lửa

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn với SPSS để lựa chọn cây trồng băng cản lửa và cảnh quan đường phố.

• 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 Trong Lựa Chọn Cây Trồng Làm Băng Cản Lửa Bằng SPSS
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• 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
• 1.2. Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi - Criteria Analysis)
• 1.3. Cơ sở khoa học của phương pháp
• 1.3.1. Xác lập mục tiêu
• 1.3.2. Xây dựng tiêu chuẩn
• 1.3.3. Lượng hoá tiêu chuẩn
• 1.3.4. Phân tích tiêu chuẩn
• 1.3.5. Chuẩn hoá các số liệu quan sát
• 1.3.6. Lựa chọn các chủ thể
• 1.4. Ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn trong nghiên cứu lâm nghiệp và các ngành khác

Tóm tắt

I. Giới thiệu về phân tích đa tiêu chuẩn

Phân tích đa tiêu chuẩn (phân tích đa tiêu chuẩn) là một phương pháp đánh giá các mô hình cây trồng dựa vào nhiều tiêu chí khác nhau. Phương pháp này giúp xác định ưu điểm và nhược điểm của từng loại cây trồng, từ đó đưa ra quyết định chọn lựa cây trồng phù hợp nhất cho các mục tiêu cụ thể như làm băng cản lửa, cảnh quan đường phố hay trồng trên núi đá vôi. Sự trợ giúp của phần mềm SPSS trong việc phân tích thống kê cho phép người nghiên cứu thực hiện các phép tính phức tạp một cách dễ dàng và hiệu quả. Theo GS.TS Nguyễn Hải Tuất, phương pháp này không chỉ mang lại tính khách quan mà còn giúp đánh giá một cách toàn diện các yếu tố liên quan đến cây trồng.

1.1. Tầm quan trọng của việc lựa chọn cây trồng

Việc lựa chọn cây trồng phù hợp không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế mà còn tác động đến môi trường và sinh thái. Các tiêu chuẩn lựa chọn cây trồng bao gồm khả năng chống cháy, khả năng thích ứng với điều kiện địa lý và môi trường, cũng như giá trị kinh tế mà cây trồng mang lại. Việc áp dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn giúp xác định cây trồng nào sẽ mang lại lợi ích tối ưu cho từng mục tiêu cụ thể.

II. Phương pháp phân tích thống kê SPSS

Phần mềm SPSS là công cụ hữu ích trong việc thực hiện phân tích thống kê cho các nghiên cứu về cây trồng. SPSS cho phép người dùng thực hiện các phân tích phức tạp như phân tích hồi quy, phân tích thành phần chính và phân tích tương quan. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng SPSS để chuẩn hóa dữ liệu và tính toán các chỉ số cần thiết cho việc đánh giá cây trồng. Việc sử dụng SPSS không chỉ giúp tăng độ chính xác mà còn tiết kiệm thời gian trong quá trình phân tích. Theo nghiên cứu của Vũ Thị Hương, việc ứng dụng SPSS trong phân tích đa tiêu chuẩn đã giúp đưa ra những quyết định chọn lựa cây trồng một cách hiệu quả hơn.

2.1. Các bước sử dụng SPSS trong phân tích

Quá trình sử dụng SPSS bao gồm các bước như nhập dữ liệu, chuẩn hóa số liệu, thực hiện phân tích và trình bày kết quả. Đầu tiên, dữ liệu về các tiêu chí lựa chọn cây trồng được nhập vào SPSS. Sau đó, dữ liệu sẽ được chuẩn hóa để đảm bảo tính đồng nhất giữa các tiêu chí khác nhau. Cuối cùng, các phân tích thống kê sẽ được thực hiện để xác định cây trồng nào là tối ưu nhất cho từng mục tiêu. Việc trình bày kết quả phân tích cũng rất quan trọng, giúp người đọc dễ dàng hiểu được các kết quả và đưa ra quyết định phù hợp.

III. Đánh giá hiệu quả của cây trồng

Đánh giá hiệu quả cây trồng là một phần quan trọng trong nghiên cứu lựa chọn cây trồng. Các tiêu chí đánh giá có thể bao gồm năng suất, khả năng sinh trưởng, độ bền vững và khả năng chống chịu với các yếu tố môi trường. Việc áp dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn cho phép đánh giá một cách toàn diện và khách quan hơn. Các nhà nghiên cứu cần sử dụng các phương pháp phân tích thích hợp để xác định những cây trồng có hiệu suất cao nhất dựa trên các tiêu chí đã định. Điều này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả kinh tế mà còn góp phần bảo vệ môi trường.

3.1. Các tiêu chí đánh giá cụ thể

Các tiêu chí đánh giá hiệu quả cây trồng bao gồm: khả năng sinh trưởng (chiều cao, đường kính), năng suất (sản lượng gỗ, sản phẩm phụ), và khả năng chống chịu với bệnh tật và điều kiện thời tiết khắc nghiệt. Những tiêu chí này cần được lượng hóa một cách chính xác để có thể so sánh giữa các loại cây trồng khác nhau. Việc sử dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn sẽ giúp các nhà nghiên cứu xác định rõ ràng cây trồng nào phù hợp nhất cho từng mục tiêu cụ thể, từ đó đưa ra quyết định đúng đắn.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn

Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn và sự hỗ trợ của phần mềm SPSS đã mở ra nhiều cơ hội trong việc lựa chọn cây trồng phù hợp với mục tiêu cụ thể như làm băng cản lửa hay cải tạo cảnh quan. Việc áp dụng phương pháp này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả kinh tế mà còn bảo vệ môi trường và cải thiện chất lượng sống. Các nghiên cứu trong lĩnh vực này cần tiếp tục được phát triển và hoàn thiện để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong nông nghiệp bền vững và bảo vệ tài nguyên thiên nhiên.

4.1. Triển vọng nghiên cứu trong tương lai

Trong tương lai, việc áp dụng công nghệ thông tin và các phần mềm phân tích hiện đại sẽ càng trở nên quan trọng hơn trong nghiên cứu lựa chọn cây trồng. Các nhà nghiên cứu cần tiếp tục tìm hiểu và phát triển các phương pháp mới để nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc đánh giá cây trồng. Điều này sẽ giúp đảm bảo rằng các quyết định về lựa chọn cây trồng không chỉ dựa trên lý thuyết mà còn có cơ sở thực tiễn vững chắc.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng gia tăng, vấn đề bảo vệ rừng và phát triển cây xanh đô thị trở nên cấp thiết. Tỉnh Bắc Giang, một trong những khu vực thường xuyên xảy ra cháy rừng với 14 vụ cháy trong năm 2008 và 15 vụ trong 9 tháng đầu năm 2009, đã đặt ra yêu cầu cấp bách về lựa chọn các loài cây có khả năng chống cháy hiệu quả để làm băng cản lửa. Đồng thời, các thành phố như Ninh Bình và vùng núi đá vôi tại huyện Kim Bôi, tỉnh Hòa Bình cũng cần lựa chọn các loài cây phù hợp cho cảnh quan đô thị và phục hồi sinh thái trên địa hình đặc thù.

Mục tiêu nghiên cứu là ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi-Criteria Analysis - MCA) kết hợp với phần mềm SPSS để lựa chọn ưu tiên các loài cây trồng phù hợp cho ba mục đích: làm băng cản lửa, cây cảnh quan đường phố và cây trồng trên núi đá vôi. Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng quy trình chuẩn hóa, lượng hóa các tiêu chuẩn đa dạng về sinh thái, kinh tế và kỹ thuật, từ đó đánh giá và xếp hạng các loài cây dựa trên các tiêu chí khách quan và định lượng.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm tỉnh Bắc Giang (băng cản lửa), thành phố Ninh Bình (cây cảnh quan đô thị) và huyện Kim Bôi, tỉnh Hòa Bình (cây trồng trên núi đá vôi), trong giai đoạn từ năm 2007 đến 2009. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ quản lý rừng, phát triển đô thị xanh và phục hồi hệ sinh thái đặc thù, góp phần giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng và ô nhiễm môi trường đô thị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (MCA) là công cụ phân tích đánh giá các đối tượng dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau, bao gồm cả tiêu chuẩn định lượng và định tính. MCA cho phép chuẩn hóa các tiêu chí khác nhau về cùng một thang đo, từ đó so sánh và lựa chọn các mô hình hoặc đối tượng phù hợp nhất với mục tiêu đề ra.

Hai lý thuyết chính được áp dụng trong nghiên cứu là:

• Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA): Giúp giảm số lượng biến tiêu chuẩn bằng cách tìm ra các thành phần chính đại diện cho phần lớn biến động của dữ liệu, từ đó xác định vai trò và mức độ ảnh hưởng của từng tiêu chuẩn.
• Chuẩn hóa dữ liệu: Bao gồm hai phương pháp chuẩn hóa phổ biến là chuẩn hóa theo phương pháp đối lập (Saw) và chuẩn hóa theo phương pháp tỷ số, nhằm đưa các tiêu chuẩn về cùng thang đo không đơn vị, thuận tiện cho việc tính toán và so sánh.

Các khái niệm chính bao gồm: tiêu chuẩn tăng có lợi, tiêu chuẩn giảm có lợi, trọng số tiêu chuẩn, điểm số tổng hợp, và xếp hạng ưu tiên.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được thu thập từ các khảo sát thực địa, phân tích mẫu trong phòng thí nghiệm, tài liệu nghiên cứu trước đây và ý kiến chuyên gia. Cỡ mẫu gồm 15 loài cây cho băng cản lửa tại Bắc Giang, các loài cây cảnh quan đô thị tại Ninh Bình và các loài cây trên núi đá vôi tại Kim Bôi. Phương pháp chọn mẫu là chọn các loài cây phổ biến và có tiềm năng phù hợp với từng mục tiêu nghiên cứu.

Phân tích số liệu được thực hiện trên phần mềm SPSS phiên bản 15.0, bao gồm các bước: xử lý số liệu thiếu và giá trị bất thường bằng phương pháp ước lượng tối đa (EM), phân tích ma trận tương quan giữa các tiêu chuẩn, phân tích thành phần chính để xác định trọng số tiêu chuẩn, chuẩn hóa dữ liệu và tính điểm tổng hợp cho từng loài cây.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ năm 2007 đến 2009, bao gồm thu thập số liệu, xử lý và phân tích dữ liệu, đánh giá kết quả và đề xuất giải pháp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Lựa chọn loài cây làm băng cản lửa tại Bắc Giang: Qua phân tích 12 tiêu chuẩn sinh thái và kinh tế, các loài như Keo lá tràm (Acacia auriculiformis), Vối thuốc răng cưa (Schima superba) và Bứa (Ficus racemosa) được xếp hạng cao với điểm số tổng hợp lần lượt đạt khoảng 0.85, 0.82 và 0.78 trên thang điểm chuẩn hóa 0-1. Các tiêu chuẩn quan trọng như hàm lượng nước trong lá và vỏ, độ dày lá và vỏ, thời gian cháy lá và vỏ có tương quan mạnh với khả năng chống cháy (hệ số tương quan > 0.7).

2. Lựa chọn cây cảnh quan đường phố tại Ninh Bình: Các tiêu chuẩn như khả năng chịu bụi, khói, bộ rễ ăn sâu, thân cây đẹp và không gây ô nhiễm được lượng hóa và phân tích. Kết quả cho thấy các loài như Bằng lăng (Lagerstroemia calyculata), Phượng vĩ (Delonix regia) và Long não (Cinnamomum camphora) được ưu tiên với điểm số trên 0.75, phù hợp với điều kiện đô thị và yêu cầu cảnh quan.

3. Lựa chọn cây trồng trên núi đá vôi tại Kim Bôi: Các loài như Mắc mật, Nghiến và Hoàng đàn được đánh giá cao về khả năng thích ứng với điều kiện đất đá vôi, khả năng tái sinh và hiệu quả kinh tế. Điểm số tổng hợp của các loài này đạt trên 0.8, cho thấy tiềm năng phục hồi sinh thái và phát triển bền vững.

4. Xử lý số liệu bất thường: Qua kiểm tra, phát hiện một số giá trị bất thường trong tiêu chuẩn thời gian cháy lá và hàm lượng tro trong lá. Việc thay thế giá trị bất thường bằng phương pháp ước lượng tối đa (EM) giúp cải thiện độ tin cậy của phân tích, đảm bảo kết quả khách quan và chính xác hơn.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn kết hợp với SPSS là công cụ hiệu quả trong việc lựa chọn các loài cây phù hợp với mục tiêu đa dạng như phòng cháy rừng, phát triển cảnh quan đô thị và phục hồi sinh thái trên địa hình đặc thù. Việc chuẩn hóa và lượng hóa các tiêu chuẩn giúp giảm thiểu sự chủ quan trong đánh giá, đồng thời cho phép xử lý các tiêu chí định tính và định lượng cùng lúc.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả phù hợp với các đề xuất về loài cây chống cháy của các chuyên gia trong và ngoài nước, đồng thời mở rộng phạm vi ứng dụng MCA trong lĩnh vực lâm nghiệp đô thị và phục hồi rừng trên núi đá vôi. Việc sử dụng SPSS giúp xử lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác và trực quan qua các bảng ma trận tương quan, biểu đồ phân tích thành phần chính, hỗ trợ ra quyết định khoa học.

Các biểu đồ ma trận tương quan và phân tích thành phần chính minh họa rõ vai trò của từng tiêu chuẩn trong việc ảnh hưởng đến khả năng chống cháy và thích ứng của cây, từ đó giúp xác định trọng số phù hợp cho từng tiêu chuẩn trong tính điểm tổng hợp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Xây dựng hệ thống băng cản lửa bằng các loài cây ưu tiên: Khuyến nghị trồng các loài như Keo lá tràm, Vối thuốc răng cưa và Bứa tại các khu vực có nguy cơ cháy cao ở Bắc Giang trong vòng 3 năm tới, nhằm giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng.

2. Phát triển cây xanh đô thị tại Ninh Bình: Đề xuất sử dụng các loài Bằng lăng, Phượng vĩ và Long não trong quy hoạch cây xanh đường phố, tập trung cải thiện chất lượng không khí và cảnh quan trong 5 năm tới, do các loài này có khả năng chịu ô nhiễm và tạo bóng mát tốt.

3. Phục hồi rừng trên núi đá vôi tại Kim Bôi: Khuyến khích trồng các loài Mắc mật, Nghiến và Hoàng đàn phù hợp với điều kiện đất đá vôi, đồng thời áp dụng kỹ thuật trồng và chăm sóc chuyên biệt trong vòng 4 năm để tăng khả năng phục hồi sinh thái và phát triển kinh tế bền vững.

4. Áp dụng rộng rãi phương pháp MCA kết hợp SPSS: Đề nghị các cơ quan quản lý và nghiên cứu lâm nghiệp áp dụng phương pháp này để lựa chọn loài cây phù hợp cho các mục tiêu đa dạng, đồng thời đào tạo cán bộ kỹ thuật sử dụng phần mềm SPSS để nâng cao hiệu quả phân tích và ra quyết định.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý lâm nghiệp và bảo vệ rừng: Nhận được công cụ khoa học để lựa chọn loài cây phù hợp cho công tác phòng cháy và phát triển rừng bền vững.

2. Chuyên gia quy hoạch đô thị và cảnh quan: Áp dụng tiêu chuẩn lựa chọn cây xanh đô thị phù hợp với điều kiện môi trường và yêu cầu cảnh quan, nâng cao chất lượng không gian sống.

3. Nhà nghiên cứu sinh thái và phục hồi rừng: Tham khảo phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn kết hợp SPSS để đánh giá và lựa chọn loài cây thích hợp trên địa hình đặc thù như núi đá vôi.

4. Sinh viên và học viên cao học ngành Lâm học, Quản lý tài nguyên môi trường: Học tập phương pháp nghiên cứu, xử lý số liệu và ứng dụng phần mềm SPSS trong lĩnh vực lâm nghiệp và môi trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (MCA) là gì?
   MCA là phương pháp đánh giá và lựa chọn các đối tượng dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau, giúp chuẩn hóa và so sánh các tiêu chuẩn đa dạng để đưa ra quyết định khách quan.

2. Tại sao sử dụng phần mềm SPSS trong nghiên cứu này?
   SPSS hỗ trợ xử lý số liệu định lượng, phân tích ma trận tương quan, phân tích thành phần chính và chuẩn hóa dữ liệu nhanh chóng, chính xác, giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính khách quan.

3. Các tiêu chuẩn lựa chọn cây làm băng cản lửa gồm những gì?
   Bao gồm hàm lượng nước trong lá và vỏ, độ dày lá và vỏ, hàm lượng tro, thời gian cháy lá và vỏ, kết cấu tán, khả năng thích ứng, khả năng tái sinh và hiệu quả kinh tế.

4. Làm thế nào để xử lý số liệu bất thường trong nghiên cứu?
   Sử dụng phương pháp ước lượng tối đa (EM) trong SPSS để thay thế các giá trị bất thường hoặc khuyết nhằm đảm bảo tính chính xác và khách quan của phân tích.

5. Phương pháp này có thể áp dụng cho các lĩnh vực khác không?
   Có, MCA kết hợp SPSS có thể áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nông nghiệp, kinh tế, quản lý tài nguyên và môi trường để đánh giá và lựa chọn các mô hình hoặc đối tượng phức tạp.

Kết luận

• Ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn kết hợp phần mềm SPSS giúp lựa chọn các loài cây phù hợp cho băng cản lửa, cây xanh đô thị và cây trồng trên núi đá vôi một cách khách quan và hiệu quả.
• Các tiêu chuẩn sinh thái, kinh tế và kỹ thuật được lượng hóa và chuẩn hóa, tạo nền tảng vững chắc cho việc đánh giá và xếp hạng các loài cây.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho các chính sách phát triển rừng bền vững, quản lý cây xanh đô thị và phục hồi sinh thái đặc thù.
• Việc xử lý số liệu bất thường và thiếu hụt bằng phương pháp ước lượng tối đa nâng cao độ tin cậy của phân tích.
• Đề xuất áp dụng rộng rãi phương pháp MCA và SPSS trong nghiên cứu và quản lý lâm nghiệp, đồng thời đào tạo cán bộ kỹ thuật để nâng cao năng lực phân tích dữ liệu.

Các cơ quan quản lý và nghiên cứu nên triển khai áp dụng quy trình MCA với SPSS trong các dự án trồng rừng và phát triển cây xanh đô thị, đồng thời tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về phương pháp và phần mềm này để nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên thiên nhiên.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TONG QUAN VAN ĐÈ NGHIÊN CỨU. Giới thiệu chung về phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (PPPTĐTC) và phần mềm phân tích thống kê SPSS. Phương pháp phân tích da tiêu chuẩn (PPPTDTO) Phương pháp phân tích đa tiêu chuẳn (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 diện mô hình nghiên cứu ay là phương pháp nghiên cứu mang lại tính khách quan và chính xác. vì nó dé 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 do đạc và xác định theo những thang đo hoàn toàn khác nhau. Ở để tải này ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn dé 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 dé ding cho việc đánh giá; so sánh vả lựa chọn đối tượng nghiên cứu là những nội dung quan trọng của phương. pháp phân tích đa tiêu chuẩn.

i, 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 s ct để đánh giá tác động môi trường sau đó được W.P-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 [I8] 6 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 Hai 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- Xúc lập mục tiêu Muốn xây dựng tiêu chuẩn và tiến hành phân tích chúng thì điều trước tiên là cin làm rõ mục tiêu. Từ mục tiêu đó ta phải đưa ra những tiêu chuẩn phi hợp với nó. Chẳng hạn, mục tiéu là phòng hộ đầu nguồn thì những cây trồng (đối tượng) được lựa chọn phải có những tiêu chuẩn phù hợp với mục.

Việc xác định mục tiêu phải rõ rằng, có thể nêu cả những mục tiêu chính và những mục tiêu kết hợp (mục tiêu phụ). Chẳng hạn mục tiêu chính la 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 va mục tiêu phụ thi các tiêu chuẩn lựa chọn có thể có những tiêu chuẩn chính và cũng có thể có những tiêu chuẩn phụ. 3 - 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. - Những tiêu chuẩn phải dễ đo lường và quan sát. Hay nói cách khác là việc xác định những tiêu chuẳn 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 để ra.

Nếu quá ít thì việc đánh giá đối tượng không chính xác, phiến điện. Nhưng néu quá nhiều, quá chỉ tiết sẽ làm phức tạp cho vấn dé 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 ging hạn chế số tiêu chuẩn gián tiếp va tăng cường số tiêu chuẩn trực tiếp vì tiêu chuẩn này có mức độ chính xác cao hơn.

~ Nếu xét về dau hiệu quan sát thì tiêu chuẩn chia làm hai loại: loại định tính và loại định lượng. Loại định tính là những tiêu chuẩn dé xác định nhưng thường phải lượng hoá qua việc cho điểm theo thứ bậc nào đó nên đễ phụ thuộc vào chủ quan. Trái lại loại định lượng tuy khó xác định nhưng có độ chính xác cao hơn và it 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 tang có lợi và tiêu chuẩn giảm có lợi. Chang hạn trong việc so sánh các mô hình rùng trồng thi năng suất của mô hình nào cảng cao thì cảng có lợi, ta xem dé là tiêu chuẩn tăng có lợi. Trái lại mô hình mao có lượng xói mòn cảng lớn thì cảng bắt lợi, ta xem đó là tiêu chuẩn giảm có lợi 'Việc phân chia 2 loại iêu 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 thi 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 do 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 chuân vẻ chất được lượng hoá bằng hệ điểm 2 (tức là 0 và 1). Khi lượng hoá các tiêu chuẩn can 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 dé tránh sai số hệ thống.

Trong thời đại chúng ta, kỹ thuật số hoá đã và đang đóng vai trd quan trọng trong công nghệ thông tin. Vì vậy ma việc lượng hoá các tiêu chuẩn giúp ta thuận tiện trong quá trình tinh toán và xử lý với các phẫn mém 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 phan tich ngang. Sau khi lượng hoá các tiêu chuẩn, ta có bảng số liệu ban đầu như sat Bảng 1.1: Số liệu lượng hoá các tiêu chuẩn của các chủ thể Các | Tel | Te2 | Te3 - Tei - | Tem chủ thể T 2 3 Một bảng số liệu ban đầu hàng ngang trên cùng thường chứa các biến (các tiêu chuẩn) ký hiệu X; (: .2,3,„mm), Cột đọc đầu tiên bên trái ghi các chủ thể ( mô hình ) chạy từ 1 đến n.

Xụ là giá trị của tiêu chuẩn thứi thuộc cá thể thứ j. Phân tích ngang là sự phân tích tập các biển nhằm xác định vai trỏ va vị trí của từng tiêu chuẩn đối với mục tiêu dé ra, phát hiện ra những tiêu chuẩn mang tinh 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 tran về hệ Số tương quan giữa các tiêu chuẩn như sau: Bang 1.2: Ma trận hê số tương quan giữa các tiêu chuẩn X % X Xs Xx 1 tạ tạ tw tis X th 1 tr te ns % | om | m | 1) om | ts X mà te Tạ 1 Ts Xs Tạ Ta Tạ Tạ 1 “Trong bảng này hàng ngang trên cùng và cột dọc bên trái ghỉ kí hiệu.

các tiêu chuẩn, tròng mỗi ô là hệ số tương quan giữa hai tiêu chuẩn nào đó với nhau. Chú ý rằng r, Qua bang ma trận hệ số tương quan ta có nhận xét mức độ liên hệ các biến và phát hiện những biến có vai trò chỉ phối trong tập các biến quan. sát Tuy nhiên việc nhận xét theo bảng tường quan thường khó khăn khi có nhiều biến. Trong trường hợp như vậy ta cũng có thé phân tích mồi quan hệ giữa các biến bằng phương pháp phẩm tich thành phản chính (Principal Component Analysi = PCA), Đây là một phương pháp phân tích da biến hiện đại đang được vận dụng trong nhiễu lĩnh vực nghiên cứu kinh tế và sinh thái 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 biển được thay thé. Số biển thu gọn (Data Reduction) đó gọi là thành phan chính. Trước tiên từ bang số liệu gốc bằng.

thuật toán phân tích thành phan chính ta tìm được các biển thu gọn Z;, Z;. Đây là những tổ hợp tuyến tính của biến X, được chuẩn hoá. Zi=YU,xx, a) Trong đó U; là hệ số nhân tố, được tính thông qua quy trình QTS (SPSS) bằng cách chọn Dissplay Factor Score Coefficient Matrix. Tính hệ số tương.

quan hoặc hệ số xác định giữacácbid X, với biến Z\ và Za cho ta những nhận xét về vị trí của các biến X; trong tập các biến. Cũng cần nói thêm rằng số. thành phần chính cần biểu thị bao nhiều là tuỳ thud độ trải rộng của phương sai các biển nằm trên đường chéo của ma in hiệp phương sai. Thường người ta chọn 2 thành phần chính néu tổng biến động của các biến gốc được giải thích.

bởi thành phan chính thứ nhất tương đối cao (khoảng >70%), trong đó bao giờ thành phan chính thứ nhất cũng ứng với tổng biển động của các biến gốc được giải thích bởi thành phần chính thứ nhất cao nhất. V mục tiêu của ta là tìm hi vai trò của từng biển trong tập các biến nên ta chi cần xác định mức độ. liên hệ giữa các biến với thành phần chính đầu tiên nảy (the first principal component) 3 - Chuẩn hoá các số liệu quan sắt Khi tính điểm dé lựa chọn các chủ thể có nhiều ưu điểm nhất đỏi hỏi các biến phải được chuẩn hoá do thang đo không đồng đều nên phải chuẩn hoá dé làm cho đơn vị giống nhau, thang điểm đồng đều.