THIẾT LẬP ĐỒNG THỜI HỆ THỐNG MÔ HÌNH ĐỂ CẢI THIỆN ĐỘ TIN CẬY TRONG ƯỚC TÍNH SINH KHỐI - CARBON CỦA CÁC BỘ PHẬN CÂY BỜI LỜI ĐỎ (Machilus odoratissimus Nees) Ở TÂY NGUYÊN


Các tác giả

  • Bảo Huy Trường Đại học Tây Nguyên
  • Triệu Thị Lắng Trường Đại học Tây Nguyên

Từ khóa:

Bời lời đỏ,, carbon, sinh khối, seemingly unrelated regression (SUR)

Tóm tắt

Bời lời đỏ (Machilus odoratissimus Nees) là một loài cây đa mục đích và có giá trị kinh tế, bảo vệ môi trường cao. Trong kinh doanh rừng trồng Bời lời đỏ, cần có hệ thống mô hình ước tính chính xác sinh khối từng bộ phận cây; đồng thời để tính toán carbon tích lũy của cây rừng cho các chương trình giảm phát thải từ mất và suy thoái rừng. Nghiên cứu này thực hiện ở Tây Nguyên, 22 ô mẫu 300 m2 được lập ở các tuổi từ 1 - 7. Chặt hạ 22 cây có đường kính bình quân lâm phần để thu thập dữ liệu sinh khối/carbon của bốn bộ phận cây là thân (Bst/Cst), vỏ (Bba/Cba), cành (Bbr/Cbr), lá (Ble/Cle) và tổng sinh khối/carbon của cây trên mặt đất (AGB/AGC). So sánh hai phương pháp thiết lập mô hình: Thiết lập độc lập các mô hình bộ phận theo phi tuyến có trọng số Maximum Likelihood; và thiết lập đồng thời các mô hình bộ phận theo phi tuyến có trọng số SUR (seemingly unrelated regression). Kết quả cho thấy thiết
lập đồng thời hệ thống các mô hình sinh khối - carbon bộ phận và toàn bộ theo SUR đạt độ tin cậy cao hơn các mô hình bộ phận được thiết lập một cách độc lập. Hệ thống mô hình ước tính đồng thời sinh khối và carbon các bộ phận cây Bời lời đỏ và toàn bộ được lựa chọn có dạng tổng quát: AGB = Bst + Bba+ Bbr + Ble = a1×(D2H) b1 + a2×(D2H) b2 + a3×D b3 + a4×(D2H) b4 và AGC = Cst + Cba+ Cbr + Cle = a1×(D2H) b1 + a2×(D2H) b2 + a3×D b3 + a4×(D2H) b4

Tài liệu tham khảo

1. Akaike, H., 1973. Information theory as an extension of the maximum likelihood principle. In: Petrov, B.N., Csaki, F.E. (Eds.), Second International Symposium on Information Theory. Akademiai Kiado, Budapest, pp. 267 - 281

2. Bảo Huy, 2012. Ước lượng năng lực hấp thụ CO2 của cây Bời lời đỏ (Litsea glutinosa) trong các mô hình nông lâm kết hợp Bời lời đỏ - sắn ở Tây Nguyên làm cơ sở chi trả dịch vụ môi trường. Tạp chí Rừng và Môi trường, 44 - 45(2012): 14 - 20

3. Basuki, T.M., van Laake, P.E., Skidmore, A.K., Hussin, Y.A., 2009. Allometric equations for estimating the above - ground biomass in the tropical lowland Dipterocarp forests. Forest Ecology and Management 257, 1684 - 1694.

4. Brown, S., 1997. Estimating biomass and biomass change of tropical forests: A Primer. FAO Forestry paper. 134 pp. ISBN 92 - 5 - 103955 - 0. Available at: http://www.fao.org/docrep/W4095E/w4095e00.htm#Contents.

5. Chave, J., Andalo, A., Brown, S., Cairns, M.A., Chambers, J.Q., Eamus, D., Folster, H., Fromard, F., Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J. - P., Nelson, B.W., Ogawa, H., Puig, H., Riera, B., Yamakura, T., 2005. Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oceologia 145, 87 - 99

6. Chave, J., Mechain, M.R., Burquez, A., Chidumayo, E., Colgan, M.S., Delitti, W.B.C., Duque, A., Eid, T., Fearnside, P.M., Goodman, R.C., Henry, M., Yrizar, A.M., Mugasha, W.A., Mullerlandau, H.C., Mencuccini, M., Nelson, B.W., Ngomanda, A., Nogueira, E.M., Ortiz - Malavassi, E., Pelissier, R., Ploton, P., Ryan, C.M., Saldarriaga, J.G., Vieilledent, G., 2014. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of ropical trees. Global Change Biology 20, 3177 - 3190.

7. Dutca, I., Mather, R., Blujdea, V.N.B., Ioraș, F., Olari, M., & Abrudan, L.V., 2018. Site - effects on biomass allometric models for early growth plantations of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.). Biomass and Bioenergy 116(2018): 8 - 16: DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2018.05.013

8. Furnival, G.M., 1961. An index for comparing equations used in constructing volume tables. Forest Science 7, 337 - 341.

9. Hinsinger, D.D., Strijk, J.S. 2016. Toward phylogenomics of Lauraceae: The complete chloroplast genome sequence of Litsea glutinosa (Lauraceae), an invasive tree species on Indian and Pacific Ocean islands.

http://dx.doi.org/10.1016/j.plgene.2016.08.002

10. Huy, B. 2009. CO2 sequestration estimation of Litsea glutinosa species in agroforestry model of Litsea and Cassava in Mang Yang district, Gia lai province of the Central Highlands of Viet Nam. Technical Report. SIDA,

ICRAF, 44pp.

11. Huy, B. 2014. CO2 sequestration estimation for the Litsea - Casava agroforestry model in the Central Highlands of Vietnam. Compendium of abstracts of World Congress on Agroforestry, New Delhi, India, 10 - 13 Feb 2014. ICAR, World Agroforestry Center, Global Initiatives, pp 18 and pp 1 - 8.

12. Huy, B., Poudel, K.P., Temesgen, H. 2016. Aboveground biomass equations for evergreen broadleaf forests in South Central Coastal ecoregion of Viet Nam: Selection of eco - regional or pantropical models. Forest Ecology

and Management, 376(2016): 276 - 283.

13. Huy, B., Tinh, N.T., Poudel, K.P., Frank, B.M., Temesgen, H. 2019. Taxon - specific modeling systems for improving reliability of tree aboveground biomass and its components estimates in tropical dry dipterocarp forests. Forest Ecology and Management, 437(2019): 156 - 174.

14. IPCC, 2003. Good Practice Guidance for Land Use, Land - Use Change and Forestry. IPCC National Greenhouse Gas Inventories Programme, Hayama, Japan. 590 pp.

15. IPCC, 2006. Forest Land. Chapter 4. In: Eggleston H.S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., Tanabe K., (eds): 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Prepared by the National Greenhouse Gas Inventories Programme. Published: IGES, Japan. 83 pp.

16. Kralicek, K., Huy, B., Poudel, K.P., Temesgen, H., Salas, C. 2017. Simultaneous estimation of above - and below - ground biomass in tropical forests of Viet Nam. Forest Ecology and Management 390 (2017): 147 - 156.

17. Lê Văn Minh, 1996. Trồng cây Bời lời. Tạp chí Lâm nghiệp, số 4 - 5(1996): 15 - 20.

18. Pandey, A.K., and Mandal, A.K. 2012. Sustainable Harvesting of Terminalia arjuna (Roxb.) Wight & Arnot (Arjuna) and Litsea glutinosa (Lour.) Robinson (Maida) Bark in Central India. Journal of Sustainable Forestry, 31:294 - 309.

19. Parresol, B.R., 2001. Additivity of nonlinear biomass equations. Can. J. For. Res. 31(5), 865 - 878

20. Phạm Hoàng Hộ. 1999. Cây cỏ Việt Nam, Quyển I. NXB Trẻ. Tp. Hồ Chí Minh, 991 trang.

21. Picard, N., Rutishauser E., Ploton P., Ngomanda A., and Henry, M., 2015. Should tree biomass allometry be restricted to power models? Forest Ecology and Management 353, 156 - 163.

22. Picard, N., Saint - André L., Henry, M. 2012. Manual for building tree volume and biomass allometric equations: from field measurement to prediction. Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome, and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement,

Montpellier, 215 pp.

23. Pinheiro, J., Bates, D., Debroy, S., Sarkar, D. & Team, R. C. 2014. nlme: Linear and nonlinear mixed effects models. R package version 3.1 - 117.

24. Poudel, K.P., Temesgen, H. 2016. Methods for estimating aboveground biomass and its components for Douglas - fir and lodgepole pine trees. Can. J. For. Res. 46: 77 - 87; dx.doi.org/10.1139/cjfr - 2015 - 0256

25. R Core Team, 2018. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R - project.org/

26. Sanquetta, C.R., Behling, A., Corte, A.P.D., Netto, S.P., Schikowski, A.B. 2015. Simultaneous estimation as alternative to independent modeling of tree biomass. Annals of Forest Science, 72 (8):1099 - 1112.

27. SAS Institute Inc. 2014. SAS/ETS® 13.2 User’s Guide. Chapter 19: The MODEL Procedure. Cary, NC: SAS Institute Inc. pp. 1067 - 1373.

28. Sumithregowda, A.H., Venkatarangaiah, K., Honnenahally, K.M., Manjunath, V.N. 2017. Cytotoxicity and Oral Acute Toxicity Studies of Litsea glutinosa C. B (ROB) Stem Bark Ethanol Extract. Pharmacogn J. 9(6):880 - 886

29. Temesgen, H, Affleck, D., Poudel, K., Gray, A., and Sessions, J. 2015. A review of the challenges and opportunities in estimating above ground forest biomass using tree - level models. Scandinavian Journal of Forest Research, 2015 30(4); 326 - 335. http://dx.doi.org/10.1080/02827581.2015.1012114

30. The Plant List. 2019. Available at: http://www.theplantlist.org/, assess on 29 March 2019.

31. Walkley, A., and Black, I.A. 1934. An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Science 37: 29 - 38.

32. Wua, Y., Jina, Y., Donga, L., Lia, Y., Zhanga, C., Guib, M., Zhanga, X. 2017. New lignan glycosides from the root barks of Litsea glutinosa. Phytochemistry Letters, 20 (2017): 259 - 262.

33. Yang, Y. 2008. Proposal to conserve the name Machilus (Lauraceae) with a conserved type. Taxon 57(2): 652 - 654

Tải xuống

Đã xuất bản

04-04-2024

Số lượt xem tóm tắt

2

PDF Tải xuống

0

Cách trích dẫn

[1]
Huy , B. và Lắng, T.T. 2024. THIẾT LẬP ĐỒNG THỜI HỆ THỐNG MÔ HÌNH ĐỂ CẢI THIỆN ĐỘ TIN CẬY TRONG ƯỚC TÍNH SINH KHỐI - CARBON CỦA CÁC BỘ PHẬN CÂY BỜI LỜI ĐỎ (Machilus odoratissimus Nees) Ở TÂY NGUYÊN. TẠP CHÍ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP. 1 (tháng 4 2024).

Số

Chuyên mục

Bài viết

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả