TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Tổng quan về mô hình hóa sinh trưởng, sản lượng và lượng Các-bon hấp thụ
1.1.1.1 Các phương pháp mô hình hóa trong mô phỏng sản lượng rừng
Dự đoán tăng trưởng và sản lượng rừng thông qua các mô hình kinh nghiệm đã tồn tại từ lâu và vẫn là phương pháp chủ yếu hiện nay Tuy nhiên, các mô hình này chỉ dựa vào ghi chép về tăng trưởng trong quá khứ, do đó không phản ánh đầy đủ những thay đổi về tăng trưởng và sản lượng khi điều kiện sinh trưởng và biện pháp quản lý thay đổi.
Mô hình sinh trưởng, từ các biểu đồ đơn giản đến phần mềm máy tính phức tạp, đóng vai trò quan trọng trong quản lý rừng (Vanclay, 1998) Các phương pháp tiếp cận đa dạng được thể hiện qua nhiều mô hình tăng trưởng hiện tại Nhiều tác giả đã nỗ lực phân loại các mô hình này theo các nhóm khác nhau dựa trên những tiêu chuẩn cụ thể Các mô hình có thể được phân loại thành các dạng chính khác nhau.
- Mô hình thực nghiệm/thống kê (Empirical/Statistic model)
- Mô hình động thái (Process model)
- Mô hình lai (Hybrid/mixed model) a) Mô hình thực nghiệm – Empirical model
Mô hình thực nghiệm yêu cầu ít tham số và có khả năng mô phỏng đa dạng trong quản lý lâm sinh, là công cụ định lượng hiệu quả cho quản lý rừng (Landsberg và Gower, 1997; Vanclay và Skovsgaard, 1997) Những mô hình này thường sử dụng các phương trình sinh trưởng dựa trên dữ liệu thực nghiệm, nhưng không tính đến ảnh hưởng trực tiếp của các yếu tố môi trường, vì những yếu tố này đã được tích hợp vào sinh trưởng của cây Mặc dù có thể phát triển thành biểu sản lượng sinh khối hoặc carbon, mô hình thực nghiệm vẫn chưa đủ để xác định tác động của thay đổi điều kiện môi trường đến hệ sinh thái và cây trồng, như sự gia tăng nồng độ khí nhà kính, nhiệt độ và chế độ nước (Landsberg và Gower, 1997; Peng và cộng sự, 2002; Phan Minh Sáng, 2009).
Mô hình động thái là công cụ mô phỏng quá trình sinh trưởng của thực vật, sử dụng các yếu tố cơ bản như ánh sáng, nhiệt độ và dinh dưỡng đất để mô hình hóa quang hợp, hô hấp và sự phân chia sản phẩm đến rễ, thân và lá Được biết đến với tên gọi mô hình cơ giới hoặc mô hình sinh lý học, mô hình này phức tạp hơn so với mô hình thực nghiệm nhưng hữu ích trong việc khám phá tác động của biến đổi môi trường đến hệ sinh thái và sinh vật.
Mô hình động thái yêu cầu nhiều tham số đầu vào, nhiều trong số đó khó đo đạc và cần thời gian dài hoặc không thể đo được trong điều kiện cơ sở vật chất của các nước đang phát triển Do đó, một cách tiếp cận hiệu quả là kết hợp các đặc trưng của mô hình động thái với mô hình thực nghiệm để xây dựng mô hình hỗn hợp, từ đó quản lý rừng và bổ sung các ảnh hưởng của các sức ép từ môi trường trong hệ sinh thái rừng Các mô hình như PipeQual, CROBAS, MELA, và mô hình kinh nghiệm PTEADA2 kết hợp với mô hình quá trình MAESTRO là những lựa chọn quản lý khả thi.
Trên thế giới hiện có nhiều mô hình động thái và mô hình hỗn hợp như BIOMASS, ProMod, 3-PG, Gen WTO, CO2Fix, và CENTURY được phát triển để mô phỏng quá trình phát triển của hệ sinh thái rừng (Landsberg và Gower, 1997; Snowdon và cộng sự, 2000; Schelhaas và cộng sự, 2001) Tuy nhiên, khi thiếu dữ liệu đầu vào từ các quá trình tự nhiên của hệ sinh thái và cây, việc sử dụng các mô hình này thường phải dựa vào nhiều giả định Do đó, độ chính xác của các mô hình phụ thuộc vào sự phù hợp của những giả định này với đối tượng nghiên cứu (Phan Minh Sáng, 2009).
Mô hình lai kết hợp các yếu tố của mô hình động thái và mô hình kinh nghiệm, giúp khắc phục những hạn chế của từng phương pháp Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống lai, cho phép dự đoán hiệu quả các quá trình như động thái các-bon, tăng trưởng rừng và sản xuất trong cả ngắn hạn và dài hạn (Kimmins, 1993; Battaglia et al., 1997; Kimmins et al., 1990; Peng, 2002).
Mô hình lai kết hợp cả mô hình cơ lý thuyết và thống kê, bao gồm hai loại chính: mô hình cơ lý thuyết đơn giản, có khả năng dự báo mức độ lâm phần và áp dụng các phương pháp thực nghiệm như mô hình phụ, trong khi vẫn giữ bản chất cơ lý thuyết hoặc sử dụng các hình thức cân bằng carbon Loại thứ hai của mô hình lai áp dụng phương pháp nghiên cứu sản lượng truyền thống kết hợp với các biến dự đoán động thái bổ sung.
Một số mô hình thực nghiệm đã tích hợp các biến phản ánh đặc tính sinh lý và sinh thái Woollons và cộng sự (1997) đã đưa vào mô hình sản lượng của họ các yếu tố động thái như nhiệt độ trung bình, bức xạ mặt trời, lượng mưa và loại đất, giúp cải thiện độ chính xác dự đoán tăng trưởng lên 10% Tương tự, Snowdon và cộng sự (1999) đã kết hợp các chỉ số biến đổi khí hậu hàng năm và quang hợp vào mô hình tăng trưởng cho loài Pinus radiata, dẫn đến sự cải thiện đáng kể trong dự báo ngắn hạn Mô hình này sử dụng tỷ lệ quang hợp như một chỉ số tăng trưởng, được thêm vào đường cong tăng trưởng Schumacher (Phan Minh Sáng, 2009).
Mô hình lai (hybrid models) là phương pháp hiệu quả để tích hợp các quá trình động thái liên quan đến môi trường vào các phương trình sinh trưởng Phương pháp này kết hợp ưu điểm của cả hai tiếp cận, giúp phản ánh tác động của sự thay đổi môi trường đến lâm phần, đồng thời cung cấp kết quả có thể áp dụng trong quản lý rừng.
1.1.1.2 Mô hình động thái 3-PG
Mô hình 3-PG (Physiological Principles in Predicting Growth), được phát triển bởi Landsberg và Waring từ năm 1997, tính toán tăng trưởng và năng suất của lâm phần dựa trên cân bằng giữa các quá trình sinh lý của cây rừng như quang hợp và hô hấp Mô hình này xem xét nhiều yếu tố ảnh hưởng như nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, loại đất, độ phì, và hàm lượng nước trong đất, cùng với các đặc điểm của loài cây cụ thể và điều kiện lâm phần ban đầu Nhờ vào khả năng phản ánh sự biến đổi của điều kiện sinh trưởng và các biện pháp kỹ thuật lâm sinh, mô hình 3-PG không chỉ tính toán năng suất hiện tại mà còn dự đoán sinh trưởng của rừng ở các vùng và thời gian khác nhau Mô hình này đã được áp dụng thành công cho nhiều loại rừng và mục đích khác nhau (Phan Minh Sáng, 2009).
Mô hình 3-PG được phát triển để kết nối giữa các mô hình tăng trưởng truyền thống và các mô hình cân bằng carbon, dựa trên các chỉ tiêu sinh trưởng Để hoạt động, 3-PG cần thông tin về địa điểm và dữ liệu khí hậu, từ đó dự báo sinh trưởng và phát triển của rừng theo tháng, cung cấp các thông số như trữ lượng, tổng tiết diện ngang, chiều cao và đường kính Ngoài ra, mô hình này còn dự đoán sinh khối trong các bể sinh khối khác nhau, lượng nước sử dụng và lượng nước hữu hiệu trong đất 3-PG phù hợp cho việc dự báo các rừng trồng hoặc các rừng đồng tuổi, và mặc dù không được thiết kế cho một loại cây hay lập địa cụ thể, các tham số đầu vào cần phải được điều chỉnh cho từng loài riêng biệt.
3-PG chủ yếu đang được áp dụng với các loài cây rừng thường xanh
Các tham số của mô hình có thể được điều chỉnh để tối ưu hóa các mô hình tăng trưởng của các loài, đặc biệt thông qua các phương trình sinh trưởng, từ đó tạo nền tảng cho các quá trình phân bổ carbon.
Mô hình 3-PG đã được áp dụng cho nhiều loài khác nhau (Sands & Landsberg, 2002[18]; Waring, 1997[14]; Almeida và cộng sự., 2004[1])
Phiên bản đã điều chỉnh, 3-PG Spatial, đã được áp dụng để nghiên cứu năng suất rừng ở cấp độ cảnh quan – lansdscape
Một phiên bản bổ sung khá thông dụng của 3-PG là 3PGPJS (Sands,
Phần mềm được phát triển vào năm 2004 với giao diện thân thiện, dựa trên các trang bảng tính Excel Nó bao gồm một bảng tính để nhập các tham số đầu vào và một bảng tính khác để xuất kết quả Ngoài ra, phần mềm còn có một Add-in cho Excel, chứa mã nguồn của 3PGPJS và 3-PG được viết bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic.
Gần đây, Coops và cộng sự (1998) đã áp dụng mô hình 3-PG kết hợp với dữ liệu vệ tinh và khí hậu hàng tháng để ước tính năng suất rừng (NPP) tại Úc và New Zealand Landsberg và cộng sự (2002) đã báo cáo về việc áp dụng mô hình 3-PG ở Thụy Điển, Châu Phi và Úc Tại Brazil, Aracruz Cellulose đang tích cực sử dụng 3-PG như một phần quan trọng trong hệ thống quản lý GIS mới (Almeida và cộng sự, 2003; Almeida và cộng sự, 2004b) Ở Nam Phi, mô hình 3-PG cũng được sử dụng như một công cụ quản lý rừng trong các dự án được tài trợ bởi Quỹ đổi mới của chính phủ Nam Phi (Hiệp hội nghiên cứu Quốc gia).
2002) và Viện Nghiên cứu Thương mại Lâm nghiệp (ICFR)
Nghiên cứu sinh trưởng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ ở Việt
Mục tiêu chính của đề tài là khám phá và ứng dụng mô hình động thái trong việc mô phỏng năng suất sinh khối và hấp thụ carbon, vì vậy không tập trung vào tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu về sinh trưởng sinh khối và hấp thụ carbon tại Việt Nam Đề tài sẽ tóm lược một số công trình tiêu biểu nghiên cứu về sinh khối và hấp thụ carbon.
Nghiên cứu sinh khối rừng ở Việt Nam đã được thực hiện cho nhiều loại rừng trồng, bao gồm rừng Thông ba lá (Nguyễn Ngọc Lung, Đào Công Khanh, 1999) và rừng Keo lá tràm (Vũ Văn Thông, 1998; Hoàng Văn Dưỡng, 2000) Các nghiên cứu cũng đã tập trung vào rừng thứ sinh nghèo kiệt, thảm tươi và cây bụi (Vũ Tấn Phương, Ngô Đình Quế, 2005, 2006) Đặc biệt, đề tài cấp Bộ của Võ Đại Hải và cộng sự đã nghiên cứu sinh khối của 08 loài cây như Keo tai tượng, Keo lai, Keo lá tràm, Thông nhựa, Thông mã vĩ, Thông ba lá, Bạch đàn urophylla và Mỡ (Võ Đại Hải và cộng sự, 2009).
Nghiên cứu hấp thụ carbon từ sinh khối là một lĩnh vực quan trọng, trong đó tỷ lệ chuyển đổi từ sinh khối khô sang carbon được áp dụng là 0.5 (theo IPCC, 2003) Nhiều tác giả đã thực hiện nghiên cứu về carbon sinh khối trong các hệ sinh thái rừng, như Ngô Đình Quế (2005) đã đánh giá khả năng hấp thụ carbon của các loại rừng trồng như Thông nhựa, Keo lai, Keo tai tượng, Keo lá tràm và Bạch đàn urophylla Vũ Tấn Phương (2006) đã nghiên cứu carbon sinh khối của thảm tươi, cây bụi và rừng tự nhiên Võ Đại Hải cùng các cộng sự (2009) đã nghiên cứu hấp thụ carbon của 08 loài cây rừng trồng phổ biến ở Việt Nam Đặng Thịnh Triều (2010) đã đánh giá hấp thụ carbon của rừng Thông nhựa và Thông mã vĩ theo cấp đất và cấp năng suất, từ đó sử dụng biểu cấp đất và biểu sản lượng để dự đoán năng suất hấp thụ carbon sinh khối của rừng.
Các nghiên cứu về sinh khối và hấp thụ carbon sinh khối cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho việc xác định sinh khối và sự phát triển của rừng trồng tại Việt Nam Mặc dù phương pháp phổ biến hiện nay là xây dựng mô hình thực nghiệm dựa trên kết quả điều tra sinh khối, nhưng vẫn chưa có nghiên cứu nào thử nghiệm mô hình động thái với các yếu tố, quá trình sinh lý và sinh thái để mô phỏng năng suất sinh khối của cây và lâm phần.
ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU
Đặc điểm cơ bản đối tượng nghiên cứu
Keo tai tượng (Acacia mangium Wild), thuộc họ Fabaceae và họ phụ Mimosoideae, tên khác là: Racosperma mangium (Willd.) L Pedley Ở Việt
Nam, Keo tai tượng được gọi bằng các tên khác như Keo lá to, Keo mỡ
2.1.1 Đặc điểm về hình thái
Keo tai tượng là một loại cây gỗ đơn thân hoặc cây bụi, có chiều cao từ 25 đến 35 mét Vỏ cây nhẵn, có màu xanh nhạt và bắt đầu nứt dọc từ năm thứ 2 đến năm thứ 3 Vỏ cây thường xù xì, cứng và nứt ở gần gốc, với màu sắc từ xám nâu đến nâu đen, trong có hơi nâu Cây có phân cành thấp, với các cành nhỏ và cạnh nhẵn.
- Lá: lá cây thay đổi theo từng thời kỳ
Cây mạ, cây con và cây trưởng thành có những đặc điểm khác nhau Cây mầm dưới 1 tuổi thường có lá kép lông chim 2 lần với cuống bẹt, trong khi cây trưởng thành sở hữu lá đơn, phiến lá hình trứng hoặc xoan dài Đặc biệt, đầu lá trưởng thành có mũi lồi tù và đuôi lá men cuống, chiều dài lá đạt khoảng 14 cm.
25 cm, rộng 6 – 9 cm, khá dầy, hai mặt xanh đậm Có 4 gân dọc song song nổi rõ (Lê Mộng Chân và Lê Thị Huyên.,2000)
Hoa có hình bông dài gần bằng lá, với nhiều hoa nhỏ màu trắng hoặc kem Đài hoa dài từ 0,6 đến 0,8 mm, trong khi tràng hoa dài từ 1,2 đến 1,5 mm Cuống hoa dài khoảng 1 cm, và hoa có thể mọc đơn lẻ hoặc tập trung từ 2 đến 4 hoa ở nách lá Tất cả hoa đều lưỡng tính và thuộc mẫu 4.
Quả đậu xoắn có hình dạng trái xoan, hơi dẹt, với màu sắc đen đặc trưng Kích thước quả rộng từ 3 – 5 mm và dài từ 7 – 10 cm Khi chín, quả chuyển từ màu xanh sang nâu, trở nên cứng và khô Hạt bên trong quả có màu đen, cứng, với hình dạng đa dạng như thuôn dài, elip, hoặc ovan, kích thước hạt rộng từ 2 – 3 mm và dài từ 3 – 5 mm, được sắp xếp theo chiều dọc của quả.
2.1.2 Đặc tính ra hoa, kết quả
Keo tai tượng là cây trồng có khả năng ra hoa sớm và cho thu hoạch hạt chỉ sau 24 tháng trồng Thời gian từ khi ra hoa đến khi quả chín mất khoảng 6 – 7 tháng Cây có tính lưỡng tính và thường tự thụ phấn, trong đó côn trùng như Trigona và Apis spp là những tác nhân thụ phấn chính Hạt sẽ chín vào khoảng tháng 10 đến tháng 12.
2.1.3 Giới hạn về sinh thái Điều kiện sinh thái thích hợp cho Keo tai tượng là vùng đất có độ cao từ 0 – 800m, nhiệt độ trung bình hàng năm từ 18 – 28 o C Lượng mưa trung bình hàng năm 1500 – 3000 m; phát triển trên đất bồi tụ tầng dày
Theo National Research Council (U.S.) et al (1983), trong vùng sinh thái nguyên sản ở Queensland, tháng nóng nhất (tháng 12 hoặc tháng 1) có nhiệt độ trung bình từ 32 đến 40 độ C, trong khi nhiệt độ trung bình tháng lạnh nhất dao động từ 12 đến 16 độ C Keo tai tượng không phát triển ở những khu vực có sương, nhưng vẫn có khả năng sống sót trong điều kiện sương nhẹ.
Keo tai tượng là cây thích hợp với các lập địa ẩm, nhưng sinh trưởng kém ở vùng khô hạn Các xuất xứ hiện tại không phù hợp với khu vực có mùa khô kéo dài Tại nơi nguyên sản, cây này phân bố ở những khu vực có lượng mưa từ 1000mm đến hơn 4500mm Tại rừng trồng Keo tai tượng ở Mission Beach - Tully, Queensland, lượng mưa hàng năm đạt 4.400mm, trong đó mùa khô kéo dài 4 tháng với khoảng 700mm mưa.
Australia, quê hương của loài Keo, có thời tiết khô vào mùa đông và xuân, trong khi mùa hè và thu lại ẩm ướt Tại Sabah, lượng mưa trung bình hàng năm dao động từ 1500 đến 3100mm, trong đó các rừng trồng thành công nhận được khoảng 2000mm/năm Độ ẩm của đất được duy trì ổn định suốt cả năm.
(Nguyễn Hoàng Nghĩa.,2003) Nhu cầu khí hậu của loài này ở Việt Nam đã được Nguyễn Hoàng Nghĩa (1996) xác định như sau:
Lượng mưa bình quân năm: 1300-2500 mm
Chế độ mưa: mưa mùa hè
Chiều dài mùa khô: 0 - 6 tháng
Nhiệt độ tối đa bình quân của tháng nóng nhất: 28 - 35 o C
Nhiệt độ tối thiểu bình quân tháng lạnh nhất: 10 - 22 o C
Nhiệt độ bình quân năm: 22 - 28 o C
Các loài Keo, đặc biệt là keo tai tượng, thường là những cây tiên phong ưa sáng và phát triển tốt nhất trong điều kiện ánh sáng đầy đủ Ngược lại, khi bị che bóng, chúng sẽ sinh trưởng kém và còi cọc.
Keo tai tượng có khả năng sinh trưởng trên các lập địa nghèo, xói mòn và đất nhiều sỏi đá, nhưng phát triển nhanh hơn trên đất tầng dày hoặc đất bồi tụ Tại Queensland, loài cây này hiếm khi mọc trên đất phát triển từ đá mẹ Bazơ, trong khi ở Sram (Indonesia), nó có thể sinh trưởng trên đất potzon với nền đá vôi Ở Sabah, keo tai tượng được trồng trên đất có tính axit với độ pH khoảng 4.5 Mặc dù cây có thể được trồng trên các lập địa có hàm lượng P thấp khoảng 0,2 ppm, nhưng sự sinh trưởng của nó sẽ không nhanh chóng trên những loại đất này.
Đặc điểm cơ bản điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu
Khu vực nghiên cứu bao gồm các tỉnh thuộc Trung tâm Bắc Bộ như Tuyên Quang, các tỉnh miền Trung như Quảng Trị, Thừa Thiên Huế, Quảng Nam, các tỉnh Tây Nguyên như Lâm Đồng, Gia Lai, và các tỉnh Nam Bộ như Đồng Nai, Bình Dương.
Các lâm phần nghiên cứu có địa hình chủ yếu là đồi núi thấp, độ dốc từ
5 - 40%, độ cao so với mực nước biển từ 50 - 300m
Đất Tuyên Quang rất đa dạng với các nhóm chính như đất đỏ vàng trên đá sét và đá biến chất, đất vàng nhạt trên đá cát, đất đỏ vàng trên đá macma, đất vàng đỏ trên đá biến chất, đất phù sa ven suối, và đất dốc tụ - thung lũng, tổng diện tích lên đến 8.002 ha Ngoài ra, còn có một số loại đất khác như đất nâu vàng, đất mun vàng nhạt, và đất nâu đỏ, mặc dù diện tích chiếm không nhiều Tài nguyên đất tại Tuyên Quang phong phú về chủng loại và có chất lượng tương đối tốt, phù hợp cho nhiều loại cây trồng.
- Quảng Trị: Đất ở đây chủ yếu chia thành 11 nhóm và 32 loại đất chính (theo tài liệu của FAO và UNESCO) đặc trưng chung gồm 3 nhóm cơ bản:
Nhóm cồn cát và đất cát ven biển tại tỉnh bao gồm các cồn cát trắng kéo dài từ Vĩnh Linh đến Hải Lăng, chiếm 6,23% diện tích tự nhiên Đồng thời, đất cát ven biển phân bổ rải rác dọc theo bờ biển, chiếm 1,3% tổng diện tích đất tự nhiên của tỉnh.
Nhóm đất phù sa ven sông Mỹ Chánh, Thạch Hãn, sông Hiếu và sông Bến Hải chiếm 2% diện tích tự nhiên của tỉnh, nổi bật với độ màu mỡ và tiềm năng dinh dưỡng cao Những đặc điểm này đã được khai thác để sản xuất hoa màu có giá trị.
Nhóm đất đỏ vàng (Bazan) phân bố chủ yếu ở vùng núi và gò đồi trung du, với diện tích khoảng 20.000 ha Loại đất này có tầng dày, tơi xốp và độ mùn cao, rất phù hợp cho việc phát triển các loại cây công nghiệp lâu năm Ngoài ra, đất đỏ Bazan còn có khả năng khai thác thêm từ 7.000 đến 8.000 ha, mở ra cơ hội cho nông nghiệp bền vững.
- Thừa thiên Huế: Thừa Thiên Huế có tổng diện tích tự nhiên là
Tổng diện tích đất đai tại khu vực này là 505.399 ha, được phân chia thành 10 nhóm đất khác nhau Nhóm đất đỏ vàng chiếm ưu thế với 347.431 ha, tương đương 68,7% tổng diện tích tự nhiên Diện tích đất bằng, bao gồm đất thung lũng, chỉ đạt 98.882 ha, chiếm 19,5% tổng diện tích Trong số đó, diện tích đất cần cải tạo như đất cồn cát, bãi cát, và đất cát biển, cùng với các nhóm đất phèn và đất mặn, chiếm 60% của diện tích đất bằng Đối với địa hình dốc, tổng diện tích đạt 369.393 ha, bao gồm cả đất bị sói mòn và trơ sỏi đá.
Quảng Nam có 9 loại đất khác nhau, trong đó đất phù sa ở hạ lưu các sông rất thích hợp cho việc trồng mía, cây công nghiệp ngắn ngày và rau đậu Ngoài ra, nhóm đất đỏ vàng ở khu vực trung du và miền núi phù hợp với cây rừng, cây công nghiệp dài ngày, cây đặc sản và cây dược liệu Những điều kiện này tạo thuận lợi cho sự phát triển nông nghiệp và lâm nghiệp của tỉnh.
Gia Lai có 27 loại đất, hình thành từ nhiều loại đá mẹ thuộc 7 nhóm chính Đất feralit (đất đỏ vàng) chiếm 53% diện tích tự nhiên của tỉnh, trong khi đất đỏ vàng trên đá granit và riolit tập trung gần rìa khối đất đỏ bazan Đất xám trên đá granit và phù sa cổ chiếm 25,2% và phân bố theo hai hệ thống sông lớn, trong khi các nhóm đất khác phân bố rải rác ở nhiều khu vực.
- Lâm Đồng: Lâm Đồng có diện tích đất 977.219,6 ha, chiếm 98% diện tích tự nhiên, bao gồm 8 nhóm đất và 45 đơn vị đất:
Nhóm đất phù sa (fluvisols)
Nhóm đất mới biến đổi (cambisols)
Nhóm đất đỏ bazan (ferralsols)
Nhóm đất mùn alit trên núi cao (alisols)
Nhóm đất xói mòn mạnh (leptosols)
Chất lượng đất đai của Lâm Đồng rất tốt, khá màu mỡ
Tỉnh Đồng Nai sở hữu quỹ đất phong phú và màu mỡ, được phân loại thành 10 nhóm đất chính Dựa vào nguồn gốc và chất lượng, đất tại Đồng Nai có thể được chia thành 3 nhóm chung.
Các loại đất hình thành trên đá bazan bao gồm đất đá bọt, đất đen và đất đỏ, với tỷ lệ 19,27% và độ phì nhiêu cao Những loại đất này chủ yếu phân bố ở phía Bắc và Đông Bắc của tỉnh, rất phù hợp cho việc trồng các cây công nghiệp ngắn và dài ngày như cao su, cà phê và tiêu.
Các loại đất hình thành từ phù sa cổ và đá phiến sét bao gồm đất xám, nâu xám và loang lổ Những loại đất này thường có độ phì nhiêu kém, phù hợp cho việc trồng các loại cây ngắn ngày như đậu, đỗ, cũng như một số cây ăn trái và cây công nghiệp dài ngày như cây điều.
Các loại đất hình thành từ phù sa mới, bao gồm đất phù sa và đất cát, chủ yếu phân bố ven các sông như Đồng Nai và La Ngà Chất lượng đất ở đây rất tốt, phù hợp cho việc trồng nhiều loại cây, bao gồm cây lương thực, hoa màu và rau quả.
- Bình Dương: Đất đai Bình Dương rất đa dạng và phong phú về chủng loại:
+ Đất xám trên phù sa cổ Loại đất này phù hợp với nhiều loại cây
+ Đất nâu vàng trên phù sa cổ Đất này có thể trồng rau màu, các loại cây ăn trái chịu được hạn như mít, điều
Đất phù sa Glây, hay còn gọi là đất dốc tụ, chủ yếu hình thành từ phù sa cổ và có tính chất chua phèn do chứa sunphát sắt và alumin Sau khi được cải tạo, loại đất này có khả năng trồng trọt tốt cho các loại cây như lúa, rau và cây ăn trái.
Các khu vực nghiên cứu trải dài từ Bắc vào Nam, mang đặc trưng khí hậu nhiệt đới gió mùa ẩm của Việt Nam, với mùa đông lạnh và khô Năm có hai mùa rõ rệt: mùa khô từ tháng 11 đến tháng 3 và mùa mưa từ tháng 4 đến tháng 10 Mùa mưa thường không có bão lớn, nhưng chịu ảnh hưởng của các cơn bão nhiệt đới, dẫn đến lượng mưa cao Các chỉ tiêu khí hậu cơ bản trung bình năm của khu vực nghiên cứu cũng được ghi nhận.
- Quảng Trị: Tổng lượng mưa cả năm dao động khoảng 2000 - 2700 mm, số ngày mưa 130-180 ngày
Thừa Thiên Huế có lượng mưa trung bình khoảng 2.500mm mỗi năm, với mùa mưa kéo dài từ tháng 9 đến tháng 2 năm sau Trong đó, tháng 11 là tháng có lượng mưa lớn nhất, chiếm tới 30% tổng lượng mưa hàng năm.
MỤC TIÊU - NỘI DUNG - GIỚI HẠN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mu ̣c tiêu, nội dung, giới hạn nghiên cứu
- Xác đi ̣nh đươ ̣c năng suất, sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ hiê ̣n tại của rừng Keo tai tượng nghiên cứu ở các cấp tuổi khác nhau
- Mô phỏng đươ ̣c đô ̣ng thái năng suất sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ cho các rừng Keo tai tượng nghiên cứu
- Kiểm tra tính thích ứng, khả năng áp du ̣ng của phần mềm 3-PG cho mô phỏng năng suất rừng Keo tai tượng ở Việt Nam
3.1.2 Giơ ́ i hạn nghiên cứu Đề tài chỉ nghiên cứu rừng Keo tai tượng ở vùng (Tuyên Quang, Quảng Trị, Quang Nam, Thừa thiên Huế, Gia Lai, Đồng Nai, Bình Dương)
Rừ ng Keo tai tượng trồng thuần loại ở các cấp tuổi từ 3 tới tuổi 17
Do không có điều kiện thu thập số liệu về rễ cây, đề tài này chỉ tập trung nghiên cứu sinh khối và khả năng hấp thụ carbon của sinh khối trên mặt đất của cây rừng Ngoài ra, nghiên cứu cũng không xem xét lượng carbon hấp thụ từ thảm tươi dưới tán rừng.
- Điều tra, tính toán thực nghiệm về năng suất
-Điều tra, tính toán thực nghiệm về sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ
- Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng và sinh khối bộ phận bằng mô hình 3-PG
- Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng của các lâm phần nghiên cứu bằng các bộ tham số khác nhau.
Phương pháp
3.2.1 Các tham số đầu vào của 3-PG Để chạy 3-PG, các tham số đầu vào như: Các giá trị theo tháng của nhiệt độ trung bình, tối cao, tối thấp của không khí; bức xạ mặt trời; độ hụt bão hoà hơi nước; lượng mưa; và số ngày có sương trong 1 tháng; vĩ độ; độ phì của đất…
Bảng 3.1 dưới đây sẽ trình bày các tham số đầu vào, cũng như các tham số ban đầu và một số kết quả chính của đầu ra của 3-PG
Bảng 3.1: Mô tả các tham số đầu vào và các giá trị ban đầu được sử dụng trong 3-PG
Biến Đơn vị Ký hiệu
Tổng lượng mưa theo tháng mm P
Nhiệt độ trung bình theo tháng 0 C T
Bức xạ mặt trời MJ m 2 /ngày Rs
Trung bình độ hụt hơi bão hoà (ban ngày) theo tháng mb Dngày
Lượng nước hữu hiệu tối đa và tối thiểu trong đất mm θ Sx, θ Sn Độ phì - FR
Tuổi bắt đầu và kết thúc năm SA, EA
Lượng nước hữu hiệu trong đất mm θ Si
Mật độ Cây/ha Ni
Sinh khối lá, rễ và than ở tuổi bắt đầu trồng tấn DM/ha WFi, WRi, WSi
Biến Đơn vị Ký hiệu
Các kết quả chính (theo tháng)
Tổng tiết diện ngang của lâm phần m 2 /ha BA
Thể tích của lâm phần m 3 /ha SV
Tăng trường trung bình hàng năm m 3 /ha/năm MAI Mật độ (đã tính trên cơ sở tỉa thưa) Cây/ha NN
Chỉ số diện tích lá - L
Sinh khối lá tấn DM/ha WF
Sinh khối rễ tấn DM/ha WR
Sinh khối thân tấn DM/ha WS
Lượng vật rơi rụng tấn DM/ha WL
Các nhân tố ảnh hưởng đến sinh trưởng (tuổi, độ hụt hơi bão hoà, nhiệt độ, số ngày sương, nước trong đất, dinh dưỡng, độ dẫn của tán)
Tổng năng suất sơ cấp tấn DM/ha PG
Năng suất sơ cấp thuần tấn DM/ha PN
Hiệu quả sử dụng ánh sáng g DM/MJ ε
Hiệu quả sử dụng nước g DM/mm WUE
Lượng nước bốc thoát hơi Mm ET
Lượng nước hữu hiệu trong đất Mm θ
(Nguồn: (Almeida.A.C và cộng sự., 2004))
Các giá trị tham số đầu vào mặc định của phần mềm 3-PG cùng với các giá tham số xác định từ kết quả nghiên cứu được trình bày trong Phụ lục 1 và Phụ lục 2 Hình ảnh giao diện của phần mềm cũng đã được chụp và đưa vào tài liệu.
3.2.2 Nguyên lý hoạt động của 3-PG
3-PG (viết tắt của từ Physiological principles predicting growth - tạm dịch là ứng dụng các nguyên lý sinh lý học trong dự đoán sinh trưởng rừng)
Nguyên lý của 3-PG có thể được tóm tắt trong sơ đồ sau:
Sơ đồ 3.1: Nguyên lý của 3-PG
Nguyên lý trên đã được định lượng hoá trong 3-PG như sau:
3-PG áp dụng mô hình hấp thu bức xạ mặt trời đơn giản để tính toán lượng bức xạ quang hợp hoạt động (PAR) mà lâm phần hấp thu (APAR) Sau đó, APAR được chuyển đổi thành tổng năng suất sơ cấp (PG).
Sản xuất sơ cấp gộp (GPP) được xác định nhờ vào hệ số chuyển đổi hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng (canopy quantum efficiency) Các yếu tố môi trường như độ hụt hơi bão hoà (Vapour pressure deficit - D), nhiệt độ trung bình (T), số ngày sương, lượng nước hữu hiệu trong đất và tình trạng dinh dưỡng trong đất (được đánh giá qua độ phì và tuổi lâm phần) đều ảnh hưởng đến chỉ số này Do đó, tổng năng suất sơ cấp có thể được tính toán bằng một công thức cụ thể.
- PG là tổng năng suất sơ cấp
- fT, fN,fF là hàm phản ánh đóng góp của nhiệt độ, độ phì và số ngày sương vào việc tạo thành năng suất thuần của lâm phần
- là hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng theo lý thuyết
- là yếu tố hạn chế nhất đến hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng
Trong công thức (1) được xác định bằng công thức:
Chỉ số FR đánh giá giá trị dinh dưỡng của đất, với giá trị từ 0 cho thấy đất có yếu tố dinh dưỡng hạn chế nhất đối với sự phát triển của cây trồng, đến 1, khi đất cung cấp đầy đủ dinh dưỡng đáp ứng tối đa nhu cầu của cây.
Tổng năng suất sơ cấp (GPP) được tính toán bằng công thức 1 và sau đó được chuyển đổi sang tổng năng suất sơ cấp thuần (NPP) bằng hệ số chuyển đổi 0.47 ± 0.04 Năng suất thuần phản ánh năng suất của lâm phần sau khi đã trừ đi sự mất mát do hô hấp.
CO2 sẽ được tích lũy ở các bộ phận của cây như lá, thân và rễ Việc tính toán lượng tích lũy này được thực hiện thông qua các công thức tương quan sinh trưởng giữa sinh khối gỗ của cây và các bộ phận khác.
3.2.3 Số liệu chạy mô hình 3-PG
Để nghiên cứu sinh lý của loài cây, cần thu thập các tài liệu cơ bản như hệ số chặn ánh sáng của tán cây, chỉ số diện tích lá, và hiệu quả hấp thu Đồng thời, cần xem xét mối tương quan giữa sinh trưởng của cây và tỉ lệ phân chia năng lượng hấp thu đến các bộ phận khác nhau trong cây.
- Thu thập các số liệu về khí tượng (nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, số ngày sương) từ các trạm khí tượng trong khu vực nghiên cứu
- Các kết quả số liệu nghiên cứu về đất: Loại đất, độ phì, lượng nước hữu hiệu trong đất,…
- Các số liệu về sinh trưởng như: D1.3, Hvn…
3.2.4 Phương pha ́ p thu thập số liê ̣u
3.2.4.1 Phương pháp kế thừa số liệu
Kế thừa tài liệu về khí hậu như nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm và lịch sử sử dụng đất, rừng tại các khu vực nghiên cứu là rất quan trọng Những thông tin này giúp hiểu rõ hơn về biến đổi khí hậu và ảnh hưởng của nó đến môi trường địa phương Việc phân tích dữ liệu này sẽ hỗ trợ trong việc đưa ra các giải pháp bền vững cho quản lý tài nguyên thiên nhiên.
Bài viết này kế thừa các số liệu từ đề tài cấp Bộ “Nghiên cứu hoàn thiện biểu điều tra của một số loài cây Keo, Bạch Đàn và Thông” (2010 – 2012) do Viện Khoa học Lâm nghiệp thực hiện.
3.2.4.2 Phương pháp thu thập số liệu ngoài hiện trường
Khi chọn lâm phần nghiên cứu, cần lập 03 ô tiêu chuẩn ngẫu nhiên cho mỗi lâm phần Diện tích của mỗi ô tiêu chuẩn hình tròn phải phụ thuộc vào mật độ hiện tại của lâm phần, đồng thời đảm bảo số lượng cây tối thiểu trong mỗi ô tiêu chuẩn là trên 30 cây.
- Phương pháp lâ ̣p ô tiêu chuẩn và đo đếm các chỉ tiêu: Đường kính thân, chiều cao thân …
+ Đường kính thân cây: Đường kính thân cây ta ̣i vi ̣ trí ngang ngực (1,3 m) đươ ̣c đo bằng thước đo vanh (thước dây)
+ Chiều cao thân cây: được đo bẳng thước blumeleiss
Phương pháp xác định sinh khối chỉ áp dụng cho các phần trên mặt đất, trong khi sinh khối dưới mặt đất được xác định thông qua các phương trình và tỷ lệ sinh khối đã được công bố cho loài Keo tai tượng.
Sinh khối các bộ phận trên mặt đất của cây là trọng lượng của thân, lá, cành của cây (kg/cây)
Sinh khối lâm phần là tổng lượng chất hữu cơ từ thực vật trên một đơn vị diện tích tại một thời điểm, được tính bằng tấn/ha hoặc kilogam/ha theo trọng lượng khô (Ong.JE và cộng sự, 1984, dẫn theo V.Đ Thái, 2003).
Tại các ô tiêu chuẩn của mỗi tuổi rừng, tiến hành chặt hạ 3 cây có kích thước trung bình Mỗi cây sau khi chặt ngã sẽ được phân thành các phần như thân (gồm thân, cành, bạnh gốc), rễ (trên mặt đất) và lá.
Tiến hành cân khối lươ ̣ng tươi từng bô ̣ phâ ̣n, từ đó tính được tổng khối lươ ̣ng tươi của cây
Tiến hành cân khối lượng tươi từng bộ phận của cây để tính tổng khối lượng tươi Mẫu phân tích sinh khối khô được lặp lại ba lần cho từng bộ phận như thân, cành, lá và rễ của mỗi cây Trọng lượng mẫu cho từng bộ phận dao động từ 50 đến 100 gam và được đưa về phòng thí nghiệm để tiến hành phân tích.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả điều tra, tính toán thực nghiệm về năng suất
Học viên đã tham gia điều tra và thừa kế các số liệu của đề tài cấp Bộ
Nghiên cứu từ năm 2010 đến 2012 của Viện Khoa học Lâm nghiệp đã hoàn thiện biểu điều tra cho một số loài cây như Keo, Bạch Đàn và Thông Kết quả điều tra đã thu thập và tổng hợp số liệu, được trình bày trong bảng 4.1.
Bảng 4.1: Tổng hợp các kết quả điều tra thu thập số liệu
Tuổi Vĩ độ Độ màu mỡ
Tuổi Vĩ độ Độ màu mỡ
* Các tính chất của đất được xác định theo đặc điểm của loại đất tương ứng theo phân loại của FAO - UNESCO
Theo bảng 4.1, có sự khác biệt rõ rệt về trữ lượng giữa các độ tuổi và vùng miền Kết quả thu thập từ nhiều cấp tuổi cho phép so sánh chính xác giữa các lâm phần trong cùng khu vực hoặc giữa các khu vực khác nhau Cụ thể, tại Tuyên Quang, tăng trưởng trung bình hàng năm của các lâm phần dao động từ 11,2 – 19,6 m³/ha/năm, cho thấy sự sinh trưởng tương đối đồng đều Tuy nhiên, ở các khu vực khác như Thừa Thiên Huế (5,5 – 24,2 m³/ha/năm), Lâm Đồng (13,9 – 29,9 m³/ha/năm) và Đồng Nai (16,1 – 32,4 m³/ha/năm), sự biến động giữa các lâm phần là khá lớn Nguyên nhân có thể do các lâm phần ở giai đoạn sinh trưởng khác nhau hoặc áp dụng các biện pháp kỹ thuật lâm sinh khác nhau, chẳng hạn như mật độ trồng khác nhau.
Khi so sánh sinh trưởng về trữ lượng giữa các khu vực nghiên cứu, có sự chênh lệch đáng kể Khu vực Bình Dương ghi nhận mức tăng trưởng bình quân hàng năm cao nhất với 30 m³/ha/năm, trong khi khu vực Quảng Nam có mức tăng trưởng thấp nhất chỉ đạt 10,2 m³/ha/năm.
Các biểu đồ dưới đây biểu diễn tăng trưởng bình quân chung về trữ lượng của các lâm phần nghiên cứu.
Hình 4.1: Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm phần
Hình 4.2: Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm phần ở Thừa thiên Huế
LD1 LD2 LD3 LD4 Lâm phần
Hình 4.3: Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm phần ở Lâm Đồng
Hình 4.4: Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm phần ở Đồng Nai
TQ QT TT QN GL LD DN BB Địa điểm
Hình 4.5: Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các địa điểm nghiên cứu
Kết quả điều tra, tính toán thực nghiệm về sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ
Phương trình sinh khối các bộ phận
Do không đủ điều kiện để lập ô chặt trắng, cân và đo sinh khối cho tất cả cây trong ô, đề tài đã sử dụng phương trình sinh khối được xây dựng từ dữ liệu đo đếm, cân sinh khối tươi và xác định sinh khối khô của các bộ phận cây chặt ngả có đường kính ngang ngực từ 10 – 30 cm Các phương trình và số liệu cụ thể để xây dựng các phương trình này sẽ được trình bày chi tiết trong nghiên cứu.
Wthân = 0.0179.D 3.0919 (R 2 = 0.9254, P < 0.001, sai số tuyệt đối trung bình = 5.2%) (3)
(Xây dựng từ số liệu 40 cây chặt ngả, đo đếm, cân sinh khối thân)
Wlá = 0.0847.D 1.4297 (R 2 = 0.4281, P < 0.001, sai số tuyệt đối trung bình = 11 %) (4)
(Xây dựng từ số liệu 16 cây chặt ngả, đo đếm, cân sinh khối lá)
Wcành = 0.019.D 2.218 (R 2 = 0.4281, P < 0.001, sai số tuyệt đối trung bình = 9 %) (5)
(Xây dựng từ số liệu 16 cây chặt ngả, đo đếm, cân sinh khối lá)
Mặc dù số liệu cây chặt ngả để xây dựng phương trình sinh khối lá và cành chưa lớn, nhưng hệ số tương quan và sai số của phương trình vẫn đáp ứng các điều kiện thống kê Do đó, phương trình này vẫn có thể được sử dụng để tính toán cây cá lẻ và lâm phần Khi có điều kiện thuận lợi hơn, sẽ tiến hành chặt ngả, đo đếm và cân bổ sung để hiệu chỉnh phương trình.
- Wthân (kg) là sinh khối thân.
Đường kính cây có vỏ ở vị trí ngang ngực được ký hiệu là D (cm) Bằng cách áp dụng các phương trình (3), (4) và (5), chúng tôi đã tính toán được sinh khối của các bộ phận cây cũng như tổng lượng carbon sinh khối trên mỗi hecta của các lâm phần nghiên cứu, dựa trên số liệu từ các ô đo đếm.
Kết quả thu tính toán được tổng hợp ở bảng 4.2
Bảng 4.2: Tổng hợp các kết quả điều tra thu thập số liệu về sinh khối
C hấp thụ trên mặt đất (tấn/ha)
C hấp thụ trên mặt đất (tấn/ha)
Theo bảng 4.2, có sự khác biệt rõ rệt về sinh khối giữa các vùng Kết quả thu thập từ nhiều cấp tuổi khác nhau giúp tăng độ chính xác khi so sánh giữa các lâm phần trong cùng khu vực hoặc giữa các khu vực khác nhau.
Bảng 4.2 cho thấy sự chênh lệch đáng kể về sinh khối và hấp thụ các-bon giữa các lâm phần ở các khu vực nghiên cứu khác nhau Điều này phản ánh tính đa dạng của các biện pháp kỹ thuật lâm sinh, điều kiện lập địa và tuổi rừng của các lâm phần được nghiên cứu.
Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng và sinh khối bộ phận bằng mô hình 3-PG
4.3.1.1 Các tham số liên quan đến đặc điểm lâm phần
Đất được phân loại dựa trên các tính chất của chúng theo tiêu chuẩn phân loại của FAO – UNESCO Có năm loại đất chính được xác định, bao gồm: Ferralic Acrisols, Dystric Cambisols, Ferric Acrisols, Xantric Ferrasols và Haplic Acrisols.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tính chất của năm loại đất có ảnh hưởng đáng kể đến sự sinh trưởng của rừng trồng Cụ thể, năng suất rừng trồng phụ thuộc vào loại đất, với các chỉ số F = 47 và P cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa chúng.
Kết quả phân tích cho thấy ảnh hưởng của loại đất đến sinh trưởng của các lâm phần nghiên cứu, được trình bày theo mô hình hỗn hợp và tính chất của các loại đất trong bảng 4.3.
Bảng 4.3: Tính chất của 5 loại đất thuộc các lâm phần nghiên cứu
Dung trọng (g cm -3 )) tổng C (%) tổng N (%) P trao đổi
CEC trao đổi (cmol/kg)
Acrisols 4.0(0.03) 1.1(0.02) 2.49(0.07) 0.23(0.01) 18.5(1.2) 0.59(0.07) 10.9(0.2) 14.3(1.0) 9 n: dung lượng mẫu nghiên cứu (số mẫu đất tổng hợp được phân tích)
Số trong ngoặc là sai tiêu chuẩn mẫu của trị số trung bình
Dựa trên kết quả phân tích đất, tôi đã phân nhóm các lâm phần theo phân loại của FAO - UNESCO và xác định độ phì đất trong mô hình 3-PG Cụ thể, tham số độ phì được gán là 0,9 cho Dystric Cambisols và Xanthic Ferrasols, 0,7 cho Ferric Acrisols, và 0,3 cho Ferralic Acrisols và Haplic Acrisols Kết quả kiểm tra mô hình hóa cho thấy sự phân chia độ phì này phù hợp, với 70% số lâm phần có kết quả mô phỏng tương thích với giá trị đánh giá độ phì của FAO, mặc dù có hai lâm phần thuộc nhóm Dystric Cambisols không phù hợp Mức độ liên hệ này cho thấy tính chính xác cao trong bối cảnh chưa có nghiên cứu sử dụng phần mềm.
Mô hình 3-PG xác định cấp độ phì đất trên toàn cầu bằng cách gán giá trị cho từng loại đất riêng biệt Trong khi đó, nhiều nghiên cứu khác chủ yếu sử dụng phương pháp “thử và sai” để xác định cấp độ phì phù hợp.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi không đánh giá lượng nước hữu hiệu trong đất (ASW - Available Soil Water), mà thay vào đó, áp dụng các giá trị thu thập từ các loại đất tương tự được trình bày trong cuốn "Đất Việt Nam".
Theo Hiệp hội Khoa học Đất Việt Nam (2000), lượng nước hữu hiệu tối đa trong đất của các loại đất như Ferralic Acrisols, Dystric Cambisols, Ferric Acrisols, Xantric Ferrasols và Haplic Acrisols lần lượt là 135 mm, 235 mm, 185 mm, 155 mm và 115 mm Nghiên cứu cũng giả định rằng lượng nước hữu hiệu tối thiểu trong đất là bằng không cho tất cả các khu vực (Sands và Landsberg, 2002; Landsberg và cộng sự, 2003) Việc sử dụng các giá trị này trong mô hình 3-PG đã tạo ra mối liên hệ hợp lý giữa tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và kết quả mô phỏng.
Mặc dù tài liệu thiết kế trồng rừng thường đề cập đến mật độ trồng và tỷ lệ sống, việc xác định chính xác mật độ ban đầu trong các điều kiện lập địa đa dạng là rất khó khăn Điều này liên quan đến quản lý và lịch sử tác động của các rừng trồng tương tự, như được chỉ ra bởi nghiên cứu của Landsberg và cộng sự (2003) về đầu ra mật độ 3-PG.
Mô hình trữ lượng và chiều cao tầng trội của lâm phần được xác định dựa trên số liệu từ 66 lâm phần nghiên cứu, trong đó bao gồm cả những lâm phần không tham gia chạy mô hình 3-PG do thiếu thông tin về tính chất đất.
Ho = 2.0932.D 0 7691.N -0.0036 (R 2 = 0.9272, P < 0.001, sai số tuyệt đối trung bình = 4.1%) (6)
V =0.0012.D 2.0734 N 0.8739 (R 2 = 0.9171, P < 0.001, sai số tuyệt đối trung bình = 3.5%) (7)
- Ho (m) là chiều cao trung bình của cây tầng trội (100 cây cao nhất trong một ha)
- V là trữ lượng của lâm phần; D (cm) là đường kính vỏ ngang ngực và N (cây/ha) mật độ rừng trồng
Các tham số được thu thập từ phương trình tương quan (3), (6) và (7), cùng với các tham số ước tính từ quan sát và tài liệu trong Phụ lục 1 Đối với một số tham số của mô hình 3-PG, giá trị mặc định đã được áp dụng (xem Phụ lục 1) theo nghiên cứu của Sands và Landsberg (2002).
Kết quả mô phỏng năng suất và sinh trưởng rừng trồng bằng phần mềm 3-PG đã được so sánh với dữ liệu thực nghiệm Biểu đồ 06 thể hiện đường thẳng lý thuyết Y = a*X + b, với giá trị r² đạt 0,8771, cho thấy sự tương quan cao giữa giá trị lý thuyết và thực nghiệm, cụ thể là y = 0.6533x + 6.3471.
Hình 4.6: Biểu đồ kết quả mô phỏng năng suất, sinh trưởng rừng trồng các lâm phần nghiên cứu bằng phần mềm 3-PG đã được so sánh với thực nghiệm
Một chỉ số thống kê - mô hình hiệu xuất (EF) trong đó trình bày mô hình hiệu suất trên một phạm vi tương đối được tính theo công thức:
- Yi là các giá trị quan sát, giá trị mô phỏng và có nghĩa là các quan sát
Nếu EF = 1, điều này cho thấy mô hình hoàn toàn phù hợp với dữ liệu, trong khi giá trị âm cho thấy mô hình không phù hợp với số liệu thực nghiệm (Vanclay và Skovsgaard, 1997) Trong trường hợp này, EF được tính là 0,77.
4.3.2 Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng
Dựa vào kết quả thu thập dữ liệu từ các ô tiêu chuẩn trong các lâm phần nghiên cứu, các kết quả đã được tổng hợp và trình bày trong bảng 4.4.
Theo các kết quả tổng hợp ở bảng 4.4 tôi nhận thấy giữa các tuổi và giữa các vùng có sự khác biệt rất rõ về trữ lượng Cụ thể:
M ô ph ỏng M A I bằ ng 3 -P G ( m 3 /ha/nă m )
Tại khu vực Tuyên Quang, mức tăng trưởng trung bình hàng năm của các lâm phần nghiên cứu dao động từ 15,5 đến 23,7 m³/ha/năm, cho thấy sự sinh trưởng tương đối đồng đều Tuy nhiên, ở các khu vực khác như Thừa Thiên Huế, mức tăng trưởng biến động từ 8,3 đến 31,7 m³/ha/năm; Lâm Đồng từ 11,2 đến 18,0 m³/ha/năm; và Đồng Nai từ 17,5 đến 26,2 m³/ha/năm, cho thấy sự biến động lớn giữa các lâm phần.
Khi so sánh mức sinh trưởng trữ lượng giữa các khu vực nghiên cứu, bảng 4.3 cho thấy sự chênh lệch rõ rệt Khu vực Bình Dương có mức tăng trưởng bình quân hàng năm cao nhất, đạt 26,0 m³/ha/năm, trong khi khu vực Quảng Nam ghi nhận mức tăng trưởng thấp nhất với chỉ 9,1 m³/ha/năm.
Bảng 4.4: Kết quả chạy mô hình hóa sinh trưởng gỗ lâm phần bằng mô hình 3-PG
Tuổi Vĩ độ Độ phì đất
Tuổi Vĩ độ Độ phì đất
Kiểm tra ti ́nh thích ứng, khả năng áp du ̣ng của phần mềm 3-PG cho mô
W thân và cành (tấn/ha)
Lượng Các- bon hấp thụ (tấn/ha)
Theo bảng 4.5, có sự khác biệt rõ rệt về trữ lượng giữa các vùng Kết quả thu thập từ nhiều cấp tuổi khác nhau cho phép so sánh chính xác giữa các lâm phần trong cùng khu vực và giữa các khu vực khác nhau.
Khi so sánh sinh khối giữa các khu vực nghiên cứu, có sự chênh lệch rõ rệt Khu vực Đồng Nai ghi nhận sinh khối cao nhất với 92,1 tấn/ha, trong khi khu vực Lâm Đồng có sinh khối thấp nhất, chỉ đạt 71,4 tấn/ha.
Kết quả tính toán về sinh khối cho thấy khả năng hấp thụ carbon giữa các lâm phần nghiên cứu và giữa các vùng khác nhau.
4.4 Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng của các lâm phần nghiên cứu bằng các bộ tham số khác nhau
4.4.1 Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng
4.4.1.1 Các tham số mặc định theo 3-PG
Trong các nghiên cứu trước đây sử dụng mô hình 3-PG, các tham số của phương trình năng suất cho chiều cao thân và mối quan hệ giữa các phương trình tương quan thể tích thân chưa được phát triển, dẫn đến việc phân tích độ nhạy cho các tham số này chưa được thực hiện (Sands, 2004) Nghiên cứu này đã sử dụng các tham số của phương trình (3) và (4) làm đầu vào cho mô hình, và sau đó tiến hành so sánh với các tính toán dựa trên giá trị mặc định của các tham số này Kết quả so sánh được trình bày trong bảng 4.6.
Bảng 4.6: Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng các lâm phần nghiên cứu bằng các tham số mặc định của 3-PG
BB 3 1500 30 16.80 -44.00 Để có thể thấy được rõ hơn tôi tiến hành phân bố sai số kết quả mô phỏng trên thông qua biểu đồ 4.12:
Hình 4.12: Biểu đồ phân bố sai số tăng trưởng trung bình hàng năm
Biểu đồ cho thấy sai số tính theo tham số mặc định có phạm vi biến động cao và sai số hệ thống Cụ thể, các lâm phần ở vĩ độ cao (phía bắc bán cầu) có kết quả mô phỏng cao hơn so với giá trị thực Điều này cho thấy rằng nếu không sử dụng các tham số của phương trình chiều cao và thể tích, mô hình 3-PG sẽ không thành công trong việc dự đoán năng suất của rừng trồng Keo tai tượng tại Việt Nam.
4.4.1.2 Các tham số theo kết quả tìm được ở đề tài
Dựa trên kết quả tính toán các tham số trong nghiên cứu sử dụng mô hình 3-PG, tôi đã mô phỏng trữ lượng và sinh khối lâm phần Sau đó, tôi tiến hành so sánh và kiểm tra sai số với các kết quả tính toán thực nghiệm Kết quả tổng hợp được trình bày trong bảng 4.7.
Bảng 4.7: Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng các lâm phần nghiên cứu bằng các tham số tìm được bởi đề tài
Các kết quả được mô hình hóa thông qua biểu đồ 4.13:
Hình 4.13: Biểu đồ phân bố sai số tăng trưởng trung bình hàng năm về trữ lượng tính bằng các tham số theo kết quả đề tài
Biểu đồ cho thấy rằng sai số của tăng trưởng trung bình hàng năm được tính toán bằng các tham số nghiên cứu của đề tài có sai số nhỏ hơn so với các tham số mặc định của mô hình 3-PG, và không có sai số hệ thống Điều này chứng tỏ rằng mô phỏng dự đoán trữ lượng rừng trồng Keo tai tượng bằng mô hình 3-PG với các tham số nghiên cứu trong đề tài sẽ đạt độ chính xác cao hơn.
Tôi đã tiến hành kiểm tra sai số giữa tăng trưởng trung bình hàng năm thực nghiệm và tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng bằng mô hình 3-PG, dựa trên các kết quả tính toán về tăng trưởng trung bình hàng năm của các lâm phần tại các khu vực nghiên cứu.
Kết quả được mô hình hóa lên biểu đồ 4.14:
MAI thực tế (m3/ha/năm)
MAI lý thuyết (m3/ha/năm)
Hình 4.14: Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng bằng mô hình 3-PG
Biểu đồ cho thấy sự tương đồng giữa các giá trị tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và mô phỏng bằng mô hình 3-PG, với sai khác không lớn Điều này chứng tỏ rằng kết quả mô phỏng năng suất bằng mô hình 3-PG là đáng tin cậy Để minh chứng rõ hơn, tôi đã so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng với dữ liệu thực tế theo tuổi, và kết quả được thể hiện trong biểu đồ 4.15.
Hình 4.15: Biểu đố so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và tăng
Theo biểu đồ, tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và tăng trưởng hàng năm mô phỏng bằng mô hình 3-PG cho thấy sự khác biệt không đáng kể, cả trong cùng một cấp tuổi và giữa các cấp tuổi khác nhau, điều này được thể hiện qua sự phân bố đám mây điểm trên biểu đồ.
Kết quả kiểm tra sai số giữa tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng bằng phần mềm 3-PG và tăng trưởng thực tế cho thấy mô hình 3-PG đạt độ chính xác chấp nhận được, đặc biệt khi áp dụng mô hình động thái.
4.4.2 Kiểm tra sai số mô phỏng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ
Dựa vào kết quả tính toán các tham số trong đề tài sử dụng mô hình 3-PG, tôi đã mô phỏng trữ lượng và sinh khối lâm phần Sau đó, tôi tiến hành so sánh và kiểm tra sai số giữa các kết quả mô phỏng và kết quả tính toán thực nghiệm, với kết quả được tổng hợp trong bảng 4.8.
Bảng 4.8: Kiểm tra sai số mô phỏng sinh khối các lâm phần nghiên cứu
Các kết quả được mô hình hóa thông qua biểu đồ 4.16:
Tổng sinh khối khô mô phỏng (tấn/ha)
T ổn g si nh k hố i k hô th ự c tế (t ấn /h a)
Hình 4.16: Biểu đồ so sánh tổng sinh khối khô thực tế và tổng sinh khối khô mô phỏng bằng mô hình 3-PG
Biểu đồ cho thấy sự tương đồng giữa giá trị sinh khối thực tế và giá trị sinh khối mô phỏng từ mô hình 3-PG, cho thấy kết quả mô phỏng có thể chấp nhận được Tuy nhiên, một số lâm phần có sinh khối khô lớn theo mô phỏng có thể tiềm ẩn sai số hệ thống Để khẳng định độ tin cậy của mô hình trong sản xuất, cần bổ sung thêm số liệu nghiên cứu do số lâm phần hiện tại còn hạn chế.
KẾT LUẬN – TỒN TẠI – KIẾN NGHỊ
Kết quả điều tra đã thu thập số liệu từ 66 lâm phần Keo tai tượng trải dài từ Tuyên Quang đến Đồng Nai, đại diện cho nhiều vùng sinh thái lâm nghiệp Trong số đó, 31 lâm phần được điều tra chi tiết, bao gồm việc lấy mẫu đất và chặt cây ngả giải tích, cũng như cân sinh khối các bộ phận Các lâm phần này có tuổi tương đối cao, với tuổi cao nhất lên đến 17 năm, cho thấy qui luật sinh trưởng đã ổn định, tạo cơ sở khẳng định mô hình sản lượng phù hợp cho nghiên cứu, nếu kết quả mô phỏng đạt độ chính xác chấp nhận được so với số liệu thực nghiệm.
+ Xác định các tham số của phần mềm 3-PG cho Keo tai tượng ở Việt Nam
Các tham số liên quan đến đặc điểm lâm phần đã được xác định theo loại đất theo phân loại của FAO – UNESCO, thay vì phương pháp “thử và sai” như trong nhiều nghiên cứu khác Kết quả cho thấy, việc gán giá trị độ phì cho năm loại đất lâm nghiệp phổ biến ở Việt Nam (Ferralic Acrisols, Dystric Cambisols, Ferric Acrisols, Xantric Ferrasols và Haplic Acrisols) dựa vào tính chất lý, hóa học là phù hợp cho 70% trường hợp Đây là một đóng góp mới và triển vọng cho nghiên cứu áp dụng mô hình động thái, đặc biệt là mô hình 3-PG Kết quả này cần được đánh giá và kiểm tra thêm để sử dụng làm phương pháp xác định cấp năng suất/cấp độ phì cho mô hình hóa sinh trưởng và sản lượng rừng.
