Luận văn ThS: Xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cây ưu thế Kon Hà Nừng

Nghiên cứu xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho cây ưu thế rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Kon Hà Nừng, cung cấp giải pháp lâm nghiệp bền vững.

Trường đại học

Trường Đại học Lâm Nghiệp

Chuyên ngành

Lâm Học

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2015

109
1
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

2. CHƯƠNG 2: MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Mục tiêu tổng quát

2.2. Mục tiêu cụ thể

2.3. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

2.4. Nội dung nghiên cứu

2.5. Phương pháp nghiên cứu

2.6. Vật liệu nghiên cứu

2.7. Phương pháp phân tích, xử lý số liệu

3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1. Cấu trúc tổ thành và xác định các loài ưu thế

3.1.1. Cấu trúc tổ thành các ô tiêu chuẩn nghiên cứu

3.1.2. Lưa chọn các loài ưu thế để xây dựng mô hình tăng trưởng đường kính

3.2. Mô hình tăng trưởng đường kính cho các loài ưu thế

3.2.1. Ước lượng đường kính tối đa theo vị thế tán PC

3.2.2. Ước lượng các tham số của mô hình tăng trưởng đường kính

3.2.3. Kiểm nghiệm các mô hình tăng trưởng đã lập

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Khám phá vai trò hàm tăng trưởng đường kính cây Kon Hà Nừng

Việc hiểu rõ động thái của rừng tự nhiên là nền tảng cho công tác quản lý bền vững. Một trong những yếu tố cốt lõi nhất chính là quy luật tăng trưởng của cây rừng. Hàm tăng trưởng đường kính cây rừng không chỉ là một công cụ toán học, mà còn là chìa khóa để dự báo sự phát triển của lâm phần, xác định luân kỳ khai thác và tính toán lượng gỗ cho phép khai thác hàng năm. Đặc biệt tại Kon Hà Nừng, một khu vực có hệ sinh thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh đa dạng và phức tạp, việc xây dựng được các mô hình chính xác lại càng trở nên cấp thiết. Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, dù đã có những đóng góp đáng kể, phần lớn dựa trên phương pháp giải tích thân cây hoặc đẽo vát trên các ô tiêu chuẩn tạm thời. Những phương pháp này tuy cung cấp dữ liệu ban đầu nhưng còn hạn chế trong việc mô tả động thái dài hạn của rừng. Luận văn của Nguyễn Hữu Đức (2015) đã tiếp cận một hướng đi mới, sử dụng dữ liệu từ các ô tiêu chuẩn định vị (OTCĐV) theo dõi trong nhiều năm. Cách tiếp cận này cho phép ghi nhận chính xác hơn quá trình tăng trưởng, chết tự nhiên và tái sinh, từ đó xây dựng các mô hình tăng trưởng đường kính đáng tin cậy hơn. Mục tiêu của việc này là cung cấp cơ sở khoa học vững chắc cho các nhà quản lý lâm nghiệp, giúp họ đưa ra những quyết định can thiệp kỹ thuật lâm sinh phù hợp, nhằm bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển kinh tế rừng một cách bền vững. Việc xây dựng hàm tăng trưởng cho từng loài cây ưu thế sẽ tối ưu hóa việc quản lý, thay vì áp dụng một mô hình chung cho toàn bộ lâm phần vốn có cấu trúc hỗn loài, khác tuổi phức tạp.

1.1. Tầm quan trọng của mô hình tăng trưởng trong quản lý rừng

Mô hình tăng trưởng, theo Vanclay (1994), đóng vai trò trung tâm trong việc cung cấp thông tin cho quản lý rừng bền vững. Nó là cầu nối giữa dữ liệu kiểm kê rừng tĩnh (hiện trạng tại một thời điểm) và kiểm kê động (thay đổi theo thời gian). Một mô hình sinh trưởng tốt cho phép các nhà lâm học dự báo tài nguyên rừng trong tương lai, mô phỏng các kịch bản khai thác khác nhau để chọn ra phương án tối ưu. Ví dụ, có thể dự đoán sản lượng gỗ sau 10, 20 năm hoặc đánh giá tác động của việc thay đổi cường độ khai thác đến cấu trúc lâm phần. Nếu không có các mô hình này, việc quản lý chỉ có thể dựa trên kinh nghiệm và ước đoán, thiếu đi cơ sở khoa học và có thể dẫn đến khai thác quá mức, làm suy thoái tài nguyên rừng.

1.2. Hiện trạng nghiên cứu tăng trưởng rừng tự nhiên tại Việt Nam

Tại Việt Nam, các nghiên cứu về tăng trưởng rừng đã được thực hiện từ nhiều thập kỷ, với các công trình tiêu biểu của Vũ Tiến Hinh (1987), Trần Văn Con (1991), Bảo Huy (1993). Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu này tập trung vào rừng trồng hoặc sử dụng phương pháp giải tích thân cây cho rừng tự nhiên. Việc thiếu hụt dữ liệu theo dõi từ các ô tiêu chuẩn định vị (OTCĐV) trong thời gian dài là một rào cản lớn. Gần đây, các nghiên cứu của Trần Văn Con (2011) và Nguyễn Thị Thu Hiền (2015) đã bắt đầu khắc phục hạn chế này bằng cách sử dụng dữ liệu từ OTCĐV, mở ra hướng đi mới trong việc mô hình hóa động thái rừng tự nhiên phức tạp ở Việt Nam, bao gồm cả khu vực Tây Nguyên như Kon Hà Nừng.

II. Thách thức trong mô hình hóa tăng trưởng rừng tự nhiên hỗn loài

Mô hình hóa sinh trưởng cho rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Kon Hà Nừng đối mặt với hai thách thức lớn: sự phức tạp cố hữu của đối tượng và sự thiếu hụt dữ liệu theo dõi dài hạn. Rừng nhiệt đới hỗn loài, khác tuổi có cấu trúc cực kỳ phức tạp. Hàng trăm loài cây cùng tồn tại, mỗi loài có một quy luật sinh trưởng, đặc tính sinh thái và khả năng cạnh tranh khác nhau. Trong một lâm phần, có những loài ưa sáng phát triển nhanh, có những loài chịu bóng sinh trưởng chậm. Hơn nữa, rất nhiều loài cây là loài hiếm, chỉ có số lượng cá thể ít, không đủ dung lượng mẫu để xây dựng một mô hình thống kê đáng tin cậy. Chính vì vậy, các phương pháp mô hình hóa vốn rất thành công cho rừng trồng thuần loài, đều tuổi trở nên kém hiệu quả khi áp dụng cho đối tượng này. Việc phân nhóm các loài cây có đặc điểm sinh trưởng tương tự nhau là một giải pháp được nhiều nhà khoa học đề xuất để đơn giản hóa vấn đề (Vanclay, 1994; Favrichon, 1994). Bên cạnh đó, các quá trình động thái quan trọng như tỷ lệ chết (mortality) và tái sinh bổ sung (recruitment) cũng ảnh hưởng lớn đến cấu trúc lâm phần nhưng lại rất khó để lượng hóa chính xác. Tỷ lệ cây chết có thể do cạnh tranh, sâu bệnh, hoặc các yếu tố ngẫu nhiên như gió bão, hỏa hoạn. Việc không ước lượng được chính xác tỷ lệ này có thể gây ra sai số lớn trong dự báo sản lượng rừng.

2.1. Sự phức tạp của cấu trúc lâm phần và đa dạng loài

Cấu trúc của rừng tự nhiên lá rộng thường xanh biến động mạnh mẽ giữa các vị trí khác nhau. Nghiên cứu tại 10 OTCĐV ở Kon Hà Nừng cho thấy, số loài cây có đường kính D1.3 ≥ 10cm trong một hecta có thể dao động từ 69 đến 92 loài. Tuy nhiên, chỉ có một số ít loài cây ưu thế (có chỉ số IV% ≥ 5) thực sự đóng vai trò quan trọng về mặt sinh thái. Sự đa dạng lớn này đặt ra câu hỏi: nên xây dựng mô hình cho từng loài riêng lẻ hay nhóm chúng lại? Xây dựng mô hình riêng cho mỗi loài sẽ rất chính xác nhưng không khả thi vì số lượng mô hình quá lớn và nhiều loài không đủ mẫu. Đây là bài toán cốt lõi cần giải quyết.

2.2. Khó khăn trong việc xác định các yếu tố ảnh hưởng tăng trưởng

Tăng trưởng đường kính của một cây không chỉ phụ thuộc vào kích thước (đường kính) của chính nó mà còn chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác. Chỉ số cạnh tranh (CI) từ các cây xung quanh, điều kiện lập địa, và đặc biệt là vị thế tán cây (PC) – mức độ tiếp nhận ánh sáng của tán lá – là những yếu tố quyết định. Theo hệ thống phân loại của Dawkins (1958), một cây ở tầng trội (PC=5) sẽ có tốc độ tăng trưởng khác biệt hoàn toàn so với một cây bị che bóng hoàn toàn (PC=1). Việc đo đạc và lượng hóa chính xác các yếu tố này, đặc biệt là trong điều kiện rừng rậm nhiệt đới, đòi hỏi kỹ thuật và quy trình chuẩn hóa nghiêm ngặt để đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình.

III. Phương pháp thu thập dữ liệu từ ô tiêu chuẩn định vị OTCĐV

Để xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cây rừng chính xác, nguồn dữ liệu đầu vào phải đáng tin cậy và phản ánh được quá trình phát triển theo thời gian. Nghiên cứu tại Kon Hà Nừng đã sử dụng một phương pháp tiên tiến là hệ thống 10 ô tiêu chuẩn định vị (OTCĐV), mỗi ô có diện tích 1 ha (100m x 100m). Các ô này được thiết lập từ năm 2004 và đo đếm định kỳ 5 năm một lần. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu được thu thập từ hai lần đo đếm vào năm 2009 và 2014. Trong mỗi OTCĐV, tất cả các cây có đường kính ngang ngực (D1.3) từ 10cm trở lên đều được đánh số cố định bằng sơn, đo đạc và ghi nhận các chỉ tiêu quan trọng. Quy trình đo đếm được chuẩn hóa để giảm thiểu sai số giữa các lần đo. Việc sử dụng OTCĐV cho phép theo dõi số phận của từng cây cá thể qua nhiều năm, từ đó tính toán được tăng trưởng thực tế, ghi nhận các cây bị chết và các cây tái sinh mới đạt ngưỡng đo đếm. Đây là ưu điểm vượt trội so với phương pháp ô tiêu chuẩn tạm thời, vốn chỉ cung cấp một "bức ảnh" tĩnh về hiện trạng rừng tại một thời điểm. Nguồn dữ liệu động này chính là vật liệu thô quý giá để xây dựng và kiểm nghiệm các mô hình tăng trưởng đường kính một cách khoa học.

3.1. Thiết lập và quy trình đo đếm tại các ô định vị

Mỗi ô tiêu chuẩn định vị được chia thành 25 ô vuông nhỏ (20m x 20m) để đảm bảo không bỏ sót cây. Các chỉ tiêu chính được thu thập bao gồm: tên loài, đường kính ngang ngực (D1.3), chiều cao vút ngọn (Hvn), và vị thế tán cây (PC). Đường kính D1.3 được đo bằng thước dây (đo vanh) với độ chính xác đến mm, và vị trí đo được đánh dấu bằng một vòng sơn để đảm bảo tính nhất quán giữa các lần đo. Chiều cao được đo bằng dụng cụ quang học như Blume-Leiss hoặc thước laser Sunto. Dữ liệu này sau đó được nhập và xử lý để tính toán tăng trưởng đường kính bình quân năm (Zd) cho mỗi cây.

3.2. Phân loại vị thế tán cây PC theo phương pháp Dawkins

Vị thế tán cây (PC) là một chỉ số quan trọng phản ánh khả năng tiếp cận ánh sáng, một yếu tố sống còn đối với sinh trưởng. Nghiên cứu đã áp dụng hệ thống phân loại 5 cấp của Dawkins (1958): Cấp 5 (Tầng trội), Cấp 4 (Chiếu sáng hoàn toàn), Cấp 3 (Chiếu sáng một phần), Cấp 2 (Chiếu sáng bên cạnh), và Cấp 1 (Bị che sáng hoàn toàn). Mặc dù mang tính chủ quan, hệ thống này đã được chứng minh là có tương quan rất chặt chẽ với tốc độ tăng trưởng của cây. Việc ghi nhận chỉ số PC cho mỗi cây tại mỗi lần đo đếm cho phép đưa yếu tố cạnh tranh về ánh sáng vào mô hình, làm tăng độ chính xác của dự báo.

IV. Hướng dẫn xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho loài ưu thế

Quá trình xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho các loài cây ưu thế tại Kon Hà Nừng là một quy trình gồm nhiều bước chặt chẽ, từ lựa chọn dạng hàm toán học phù hợp đến ước lượng tham số và đánh giá mô hình. Dựa trên tổng quan các nghiên cứu trước đó, đặc biệt là của Vanclay (1994), dạng hàm Beta biến đổi (Modified Beta) đã được lựa chọn vì khả năng mô phỏng tốt quy luật tăng trưởng của cây rừng tự nhiên. Dạng hàm này có dạng: DI = a*(Dmax - DBH)^b*(DBH)^c, trong đó DI là tăng trưởng đường kính, DBH là đường kính hiện tại và Dmax là đường kính tối đa mà loài có thể đạt được. Một bước quan trọng là ước lượng tham số Dmax. Thay vì giả định một con số tùy ý, nghiên cứu đã xây dựng một phương trình hồi quy tuyến tính để ước lượng Dmax dựa trên vị thế tán cây (PC): Dmax = k + m*PC. Điều này làm cho mô hình trở nên linh hoạt và thực tế hơn, vì đường kính tối đa của cây phụ thuộc vào điều kiện sinh trưởng của nó. Sau khi có Dmax, hàm Beta biến đổi được tuyến tính hóa bằng phép biến đổi logarit để có thể ước lượng các tham số a, b, c bằng phương pháp hồi quy tuyến tính bội trên phần mềm SPSS. Cuối cùng, độ phù hợp của mô hình được đánh giá thông qua các chỉ số thống kê như hệ số xác định R², chỉ số AIC và biến động bình quân S%.

4.1. Lựa chọn các loài ưu thế và phương trình toán học phù hợp

Từ tổng số 158 loài ghi nhận trong 10 OTCĐV, nghiên cứu đã chọn ra 19 loài cây ưu thế có dung lượng mẫu quan sát từ 100 cây trở lên để xây dựng mô hình. Việc này đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy thống kê. Phương trình Beta biến đổi được chọn vì nó thể hiện được quy luật sinh học cơ bản: cây nhỏ tăng trưởng chậm, tăng nhanh ở giai đoạn giữa và chậm lại khi gần đạt kích thước tối đa (Dmax). Dạng hàm này linh hoạt hơn so với các hàm đa thức bậc hai hay hàm mũ đơn giản.

4.2. Ước lượng đường kính tối đa Dmax theo vị thế tán

Tham số đường kính tối đa (Dmax) có ảnh hưởng lớn đến hình dạng của đường cong tăng trưởng. Nghiên cứu đã chứng minh mối tương quan rất chặt chẽ giữa Dmax và vị thế tán cây (PC) cho cả 19 loài, với hệ số xác định R² dao động từ 0,804 đến 0,982 (Bảng 3.3). Điều này khẳng định rằng những cây được tiếp cận nhiều ánh sáng (PC cao) có tiềm năng đạt được đường kính lớn hơn. Việc tích hợp PC vào việc ước lượng Dmax làm tăng đáng kể tính chính xác và khả năng giải thích sinh học của mô hình tăng trưởng đường kính.

4.3. Phân tích hồi quy và các chỉ tiêu đánh giá độ chính xác

Sau khi tuyến tính hóa phương trình, các tham số của mô hình được ước lượng bằng phân tích hồi quy. Để đánh giá mô hình, thay vì chỉ dựa vào R², nghiên cứu đã sử dụng các chỉ tiêu tiên tiến hơn. Chỉ số thông tin Akaike (AIC) được dùng để so sánh và lựa chọn mô hình tốt nhất (mô hình có AIC nhỏ nhất). Biến động bình quân (S%) được tính để đánh giá mức độ sai lệch trung bình giữa giá trị dự đoán và giá trị quan sát thực tế. Một mô hình có S% thấp cho thấy khả năng dự báo bám sát thực tế. Quá trình này đảm bảo các mô hình được xây dựng không chỉ phù hợp về mặt thống kê mà còn có ý nghĩa thực tiễn.

V. Kết quả mô hình tăng trưởng đường kính 19 loài cây ưu thế

Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình tăng trưởng đường kính cho 19 loài cây ưu thế tại khu vực Kon Hà Nừng. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các tham số của mô hình đều có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), khẳng định sự phù hợp của dạng hàm đã chọn. Mặc dù hệ số xác định R² sau khi tuyến tính hóa mô hình tương đối thấp (biến động từ 0,038 đến 0,598), đây không phải là chỉ tiêu duy nhất để đánh giá độ chính xác do các biến đã được biến đổi. Các chỉ tiêu quan trọng hơn như biến động bình quân S% cho thấy kết quả rất khả quan. Hầu hết các loài đều có chỉ số S% dưới 10%, nghĩa là chênh lệch trung bình giữa tăng trưởng dự đoán và tăng trưởng thực tế là thấp. Ví dụ, loài Dẻ đỏ có S% chỉ 3,7%. Điều này chứng tỏ các hàm tăng trưởng đường kính cây rừng được xây dựng bám khá sát với các giá trị quan sát. Các mô hình này cho phép mô phỏng đường cong tăng trưởng của từng loài theo đường kính (d) và vị thế tán (PC). Biểu đồ kết quả cho thấy rõ, với cùng một đường kính, những cây có vị thế tán tốt hơn (PC cao hơn) luôn có tốc độ tăng trưởng đường kính vượt trội. Đây là một phát hiện quan trọng, khẳng định vai trò của ánh sáng trong việc thúc đẩy sinh trưởng và có thể được ứng dụng trong các biện pháp lâm sinh như tỉa thưa.

5.1. Phân tích các tham số và độ tin cậy của từng mô hình

Kết quả ước lượng tham số được trình bày chi tiết trong Bảng 3.4 của luận văn. Các tham số a, b, c xác định hình dạng cụ thể của đường cong tăng trưởng cho mỗi loài. Ví dụ, Giổi nhung (một loài tăng trưởng nhanh) và Kháo hoa thưa (một loài tăng trưởng chậm) có bộ tham số khác biệt rõ rệt. Độ tin cậy của các mô hình được củng cố thêm qua chỉ số S%. Chỉ có loài Cò ke có S% cao nhất là 15,7%, các loài còn lại đều cho thấy mô hình dự báo rất tốt. Các chỉ số RSS và AIC cũng cung cấp cơ sở để so sánh hiệu quả giữa các mô hình.

5.2. Kiểm nghiệm mô hình bằng dữ liệu độc lập

Để đảm bảo tính khách quan, các mô hình đã được kiểm nghiệm bằng một bộ dữ liệu độc lập (15% số cây không tham gia vào quá trình xây dựng mô hình). Quá trình kiểm nghiệm bao gồm việc tính toán sai số tuyệt đối và sai số tương đối bình quân giữa giá trị dự báo từ mô hình và giá trị đo đếm thực tế. Kết quả kiểm nghiệm (Bảng 3.5) cho thấy sai số tương đối bình quân của hầu hết các loài đều ở mức chấp nhận được, khẳng định khả năng khái quát hóa và ứng dụng thực tiễn của các mô hình tăng trưởng đường kính đã xây dựng.

VI. Ứng dụng hàm tăng trưởng trong quản lý rừng bền vững tại đây

Việc xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho các loài cây ưu thế tại Kon Hà Nừng không chỉ là một thành tựu học thuật mà còn mang lại giá trị ứng dụng thực tiễn to lớn. Đây là công cụ khoa học mạnh mẽ, hỗ trợ trực tiếp cho công tác quản lý rừng bền vững. Dựa vào các mô hình này, các nhà quản lý có thể xác định được đường kính thành thục khai thác cho từng loài. Đường kính này tương ứng với thời điểm cây đạt tốc độ tăng trưởng tối đa, giúp tối ưu hóa sản lượng gỗ mà vẫn đảm bảo sự tái sinh và phát triển của rừng. Hơn nữa, các hàm tăng trưởng là đầu vào không thể thiếu cho các mô hình dự báo sản lượng và động thái cấu trúc lâm phần trong tương lai. Bằng cách mô phỏng sự phát triển của rừng dưới các kịch bản tác động khác nhau (ví dụ: không khai thác, khai thác chọn với cường độ 10% hoặc 20%), các nhà hoạch định chính sách có thể lựa chọn phương án kinh doanh vừa hiệu quả về kinh tế, vừa bền vững về mặt sinh thái. Các mô hình này cũng giúp lượng hóa tăng trưởng trữ lượng hàng năm của lâm phần, làm cơ sở khoa học để xác định lượng khai thác cho phép (AAC – Annual Allowable Cut) một cách bền vững, tránh tình trạng khai thác cạn kiệt tài nguyên như trước đây. Cuối cùng, hiểu biết về quy luật tăng trưởng của từng loài ưu thế còn giúp định hướng các biện pháp lâm sinh nuôi dưỡng rừng, như giải phóng cây mục tiêu khỏi sự chèn ép để thúc đẩy tăng trưởng.

6.1. Xác định đường kính khai thác tối thiểu và luân kỳ kinh doanh

Một trong những ứng dụng trực tiếp nhất của hàm tăng trưởng đường kính cây rừng là xác định đường kính tại đó tăng trưởng đạt giá trị cực đại. Đây là cơ sở khoa học để quy định đường kính khai thác tối thiểu. Việc khai thác cây trước khi chúng đạt đến đỉnh tăng trưởng sẽ làm lãng phí tiềm năng sản lượng của rừng. Dựa trên đường cong tăng trưởng, có thể tính toán được thời gian (luân kỳ) cần thiết để một cây từ giai đoạn tái sinh phát triển đến kích thước khai thác, từ đó lập kế hoạch kinh doanh rừng dài hạn và bền vững.

6.2. Dự báo sản lượng và động thái phát triển của lâm phần

Kết hợp mô hình tăng trưởng đường kính với các mô hình về tỷ lệ chếttái sinh bổ sung, có thể xây dựng một mô hình động thái lâm phần hoàn chỉnh. Mô hình này cho phép "chiếu" cấu trúc rừng hiện tại vào tương lai (5, 10, hay 50 năm sau). Các nhà quản lý có thể biết được số cây, trữ lượng gỗ của từng loài, từng cấp kính sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian. Đây là công cụ vô giá để đánh giá các chính sách lâm nghiệp và lập quy hoạch sử dụng đất rừng một cách khoa học và có tầm nhìn xa.

01/10/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Ngoài nước Thông tin về tăng trưởng đường kính và hình thức sinh trưởng của các cây cá thể có ý nghĩa quan trọng trong quản lý rừng hỗn loài nhiệt đới bền vững. Rất nhiều kết quả nghiên cứu về mô hình hóa tăng trưởng đã được nhiều tác giả tổng quan, thảo luận (Alder, 1995; Vanclay, 1994). Tuy nhiên phần lớn các kết quả này được thực hiện cho rừng trồng thuần loài, đều tuổi trong khi các nghiên cứu tăng trưởng cho rừng hỗn loài nhiệt đới, khác tuổi còn rất hạn chế (Gourlet- fleury, 2000; Zhao, Borders, & Wilson, 2004).

Trong rừng hỗn loài nhiệt đới với sự đa dạng loài rất lớn, tuổi cây là tham số không phù hợp cho việc mô hình hóa (J K Vanclay, 1995). Do đó, các tiếp cận mô hình hóa rất thành công đối với rừng đều tuổi lại rất hạn chế khi áp dụng cho rừng hỗn loài khác tuổi (Zhao et al. Các hạn chế trong mô hình hóa sinh trưởng rừng mưa nhiệt đới lá rộng thường xanh bởi hai lý do: (i) sự phức tạp của đối tượng và (ii) thiếu các số liệu theo dõi định vị lâu dài. Ai cũng biết rằng cấu trúc của rừng mưa nhiệt đới thường xanh rất phức tạp và biến động từ nơi này đến nơi khác; và sự đa dạng loài rất cao trong đó rất nhiều loài hiếm chỉ có rất ít cá thể đại diện, và chúng biểu lộ những hành vi khác nhau, đối lập nhau từ có thế cạnh tranh mạnh đến bị chèn ép.

Nhiều tác giả đã nhấn mạnh rằng điều đó đã làm cho việc mô hình hóa sinh trưởng các lâm phần này trở nên khó khăn và rất cần thiết phải phân nhóm loài để đơn giản hóa (Bossel và Krieger, 1994; Favrichon, 1994,1995; Vanclay, 1994, 1995; Houllier et al. Nghiên cứu các quá trình động thái của rừng tự nhiên là hết sức phức tạp nhưng lại có vai trò vô cùng quan trọng trong việc xác định các phương pháp hiệu quả để dự báo tài nguyên rừng. Các phương pháp mô hình hoá các quá trình động thái còn có khả năng thăm dò các lựa chọn về quản lý và phương án kỹ download by : skknchat@gmail.com 3 thuật lâm sinh. Chẳng hạn, các nhà lâm học muốn biết hiệu quả lâu dài của một biện pháp kỹ thuật lâm sinh cụ thể như việc thay đổi cường độ khai thác rừng và khả năng khai thác trong tương lai.

Với một mô hình sinh trưởng, nhà nghiên cứu có thể kiểm tra đầu ra của các phương án (kịch bản) khai thác khác nhau để lựa chọn được phương án tối ưu nhất. Quá trình xây dựng một mô hình sinh trưởng còn có khả năng tìm hiểu sâu hơn về các kiến thức động thái của lâm phần rừng. Đã có quá nhiều các công trình nghiên cứu mô hình hoá sinh trưởng của rừng thuần loài đều tuổi, đặc biệt là cho rừng trồng. Tuy nhiên, các HSTR trồng thường rất đơn giản và phương pháp tiếp cận để xây dựng mô hình cho chúng không thể áp dụng được đối với rừng hỗn loài, khác tuổi.

Rừng hỗn loài nhiệt đới ẩm với sự tồn tại hàng trăm loài cây khác nhau ở các cấp tuổi (cấp kích thước) và kiểu sinh trưởng rất đa dạng là một thách thức lớn đối với việc xây dựng các hàm sinh trưởng. Các nhà quản lý lâm nghiệp cần các thông tin về hiện trạng tài nguyên rừng (ví dụ số cây theo loài, theo cỡ kính, …), các dự báo về xu thế phát triển của rừng, lượng khai thác và thời gian có thể khai thác trong tương lai… Các thông tin này có thể được sưu tập từ ba nguồn sau đây: (i) xác định diện tích rừng hiện có; (ii) số liệu kiểm kê cấp lâm phần rừng hiện tại; và (iii) các mô hình sinh trưởng và khai thác dựa trên dữ liệu theo dõi diễn biến tài nguyên rừng. Vai trò và mối quan hệ tương tác giữa 3 nguồn số liệu này được thể hiện ở hình 1. Kiểm kê tĩnh (static inventory) là việc kiểm kê trạng thái rừng ở một thời điểm nhất định và thường sử dụng hệ thống ô tiêu chuẩn tạm thời.

Kiểm kê động (dynamic inventory) là việc kiểm kê định kỳ bằng hệ thống ô tiêu chuẩn định vị để theo dõi diễn biến động thái rừng. Một mô hình sinh trưởng là sự tổng hợp dữ liệu của kiểm kê động để biểu thị sinh trưởng và diễn biến của rừng. Các mô hình sinh trưởng có thể có vai trò rất lớn trong quản lý rừng và thể hiện các chính sách lâm nghiệp. Tận dụng được các ưu thế của mô hình sinh trưởng và kết hợp với các nguồn dữ liệu khác về tài nguyên và môi trường, mô hình sinh download by : skknchat@gmail.com 4 trưởng có thể được áp dụng để dự báo và trình bày các quy định, các hướng dẫn về chính sách lâm nghiệp.

Kiểm kê Diện tích Hiện trạng tĩnh rừng tài nguyên rừng Kiểm kê Mô hình sinh CÁC GIẢ ĐỊNH động trưởng Dự báo tài Lâm phần Diện tích nguyên tương lai rừng rừng Hình 1. Vai trò của mô hình sinh trưởng và dữ liệu bổ sung trong cung cấp thông tin cho quản lý rừng (Vanclay, J., 1994) Hiện tại có quá nhiều mô hình sinh trưởng vì vậy không một ai có khả năng kiểm tra tất cả các phương pháp đã sử dụng để xây dựng các mô hình sinh trưởng. Do đó, cần thiết phải có một sự phân loại các mô hình theo các tiêu chí nhất định. Dựa trên tính chi tiết của mô hình sinh rưởng có thể phân thành 3 nhóm mô hình: (i) Mô hình lâm phần; (ii) Mô hình theo cỡ kính và (iii) Mô hình cây cá thể.

Mô hình lâm phần (whole stand models) thường là những mô hình đơn giản, mang tính khái quát nhưng không toàn diện như các cách tiếp cận khác. Cách tiếp cận này dùng các tham số bình quân chung của lâm phần như mật độ, tổng tiết diện ngang và thể tích cây đứng để dự báo sinh trưởng và sản lượng của rừng. Không tính toán chi tiết cho từng cây. Mô hình theo cỡ kính (size class models) cung cấp các thông tin liên quan đến cấu trúc của lâm phần.

Có rất nhiều kỹ thuật có thể sử dụng để mô hình hoá cấu trúc lâm phần, nhưng phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất là download by : skknchat@gmail.com 5 mô hình phân bố số cây theo cỡ kính. Cách tiếp cận này là một sự dung hoà giữa tiếp cận toàn lâm phần và tiếp cận theo từng cây. Khi khoảng cách cỡ kính lớn và toàn lâm phần chỉ có một cỡ kính thì chúng ta có mô hình cho toàn lâm phần và khi khoảng cách cỡ kính nhỏ để mỗi cây cá thể được coi là một cỡ kính thì ta có mô hình cây cá thể. Mô hình cây cá thể và danh sách cây (Single tree and tree list models) là mô hình chi tiết nhất trong đó sử dụng đơn vị cây cá thể làm cơ sở cho mô hình hoá.

Số liệu đầu vào tối thiểu là một danh sách đặc trưng kích thước của tất cả các cây cá thể. Dựa trên đặc tính của mô hình, người ta cũng có thể chia thành hai nhóm (i) mô hình quá trình nhằm mô phỏng quá trình sinh trưởng của rừng phụ thuộc vào các nhân tố như ánh sáng, độ ẩm liên quan đến quá trình quang hợp và hô hấp của cây rừng và (ii) mô hình diễn thế nhằm mô phỏng sự thay thế lẫn nhau của các loài trong các giai đoạn diễn thế khác nhau, tuy nhiên nhóm mô hình này không cung cấp các thông tin về sản lượng của rừng. Dựa trên chức năng của mô hình thì có thể phân thành (i) mô hình để hiểu (tức là các mô hình mô phỏng bản chất của các quá trình động thái) và (ii) mô hình để dự báo (tức là các mô hình có thể tính toán dự báo được sự thay đổi của lâm phần trong tương lai dựa trên các thông số vào thời điểm hiện tại và các tương quan về xu thế phát triển của chúng. Và cuối cùng căn cứ vào tính chất toán học mà không phụ thuộc vào chi tiết của chúng, các mô hình có thể phân thành hai nhóm: (i) mô hình xác định (deterministic) và (ii) mô hình xác suất (stochachastic).

Nhiều mô hình sinh trưởng xây dựng cho rừng trồng bỏ qua việc dự đoán cây chết với giả thiết rằng trong rừng trồng được quản lý tốt thì quá trình chết không xảy ra, giả thuyết này có thể chấp nhận được đối với rừng trồng thâm canh được quản lý tốt. Tuy nhiên, khi mô hình hoá rừng tự nhiên chúng ta phải download by : skknchat@gmail.com 6 tính đến quá trình chết vì nó chắc chắn xảy ra do quá trình cạnh tranh (đặc biệt là cạnh tranh về ánh sáng). Stage và Renner (1988) nhận thấy rằng 80% biến động trong dự đoán thể tích của rừng hỗn giao cây lá kim ở vùng núi đá Hoa Kỳ là do không ước lượng được tỷ lệ chết. Rõ ràng là việc ước lượng tỷ lệ chết có thể ảnh hưởng rất lớn đến độ chính xác của mô hình sinh trưởng và dự báo sản lượng rừng.

Việc phê phán và so sánh các phương pháp dự báo tỷ lệ chết sẽ trở nên dễ dàng hơn khi chúng ta phân loại được quá trình chết qua nguyên nhân và hình thức chết xảy ra trong rừng. Hình thức chết có thể khác nhau ở quy mô, tần suất và tính nghiêm trọng và những điều này có thể xem xét khi lựa chọn chiến lược mô hình hoá. Tuổi của cây có thể là một nhân tố đóng góp vào sự chết của một cây, nhưng nó không nhất thiết là nguyên nhân chết, phần lớn cây bị chết là do cạnh tranh, sâu, bệnh và các sự kiện ngẫu nhiên khác. Kích thước của cây tỏ ra không phải là nguyên nhân làm chết cây, nhưng trong thực tế lại là một nhân tố tốt để dự đoán xác suất chết của cây.

Rất nhiều nghiên cứu quan tâm đến quá trình cạnh tranh và chèn ép gây ra chết của những cây yếu thế. Nhiều nhà nghiên cứu đã tập trung thảo luận về chỉ số mật độ lâm phần của Reineke (1933) và đường tỉa thưa tự nhiên của Yoda et al. Tuy nhiên, rất khó để giải thích một cách chi tiết quá trình chết phụ thuộc vào mật độ ngay cả đối với các lâm phần thuần loài đều tuổi. Trong rừng hỗn loài, tình hình càng phức hợp hơn (Sterba và Monserud, 1993), tuy vậy nhu cầu ánh sáng, dinh dưỡng và không gian sống là cần thiết đối với sinh trưởng của cây, và sự suy giảm các yếu tố này xuống dưới yêu cầu tối thiểu sẽ dẫn đến cây bị chết.

Sâu và bệnh cũng có thể làm chết cây.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ