MÔ HÌNH HÓA PHÂN BỐ  TẦN SỐ CỦA CÁC ĐẠI LƯỢNG SINH TRƯỞNG CHO RỪNG TRỒNG SA MỘC

Bùi Mạnh Hưng

Từ khóa:

Lào Cai, mô hình hóa, phân bố tần số, Sa mộc

Tóm tắt

Những hiểu biết về phân bố tần số theo kích thước cây rừng là điều thực sự
cần thiết để quản lý hệ sinh thái rừng bền vững. Nghiên cứu này được thực
hiện nhằm tìm hiểu đặc điểm của các đại lượng sinh trưởng, lựa chọn và so
sánh các phân bố tốt nhất cho phân bố tần suất của chúng tại Lào Cai.
Nghiên cứu đã thiết lập 9 ô cho các lâm phần Sa mộc và đo đếm các đại
lượng sinh trưởng của cây. Nghiên cứu đã thử nghiệm 64 phân phối lý
thuyết. Kết quả cho thấy đường kính trung bình là 16,41 cm, đường kính
tán trung bình là 71,11 cm. Chiều cao và chiều cao dưới cành trung bình
lần lượt là 6,71 m và 2,81 m. Mức độ đồng nhất cao hơn giữa chiều cao và
chiều cao dưới cành. Ngược lại, đường kính tán có sự khác biệt lớn hơn so
với các đại lượng còn lại. Phân bố chiều cao dưới cành, đường kính tán và
đường kính ngang ngực có dạng lệch trái. Trong khi đó, phân bố tần số của
chiều cao vút ngọn lại lệch phải. Phân bố Gen. Gamma (4P) là phân bố tốt
nhất cho đường kính, phân bố Wakeby lại là phân bố tốt nhất cho đường
kính tán. Với đại lượng chiều cao, phân bố Dagum (4P) là phân bố được
xếp hạng cao nhất. Ngược lại, với chiều cao dưới cành thì phân bố Fatigue
Life (3P) xếp hạng cao nhất. Những mô hình tốt nhất này có thể được sử
dụng để đề xuất các biện pháp lâm sinh và góp phần quản lý và quy hoạch
rừng bền vững ở khu vực nghiên cứu và các vùng có điều kiện tương tự

Tài liệu tham khảo

1. Jaworski, A. and Podlaski R., 2012. Modelling irregular and multimodal tree diameter distributions by finite mixture models: an approach to stand structure characterisation. Journal of forest research, 17(1): p. 79 - 88.

2. Liu, F., 2014. Modeling diameter distributions of mixed-species forest stands. Scandinavian journal of forest research. 29(7): p. 653 - 663.

3. Niklas, K.J., Midgley, J.J., and R.H. Rand, 2003. Tree size frequency distributions, plant density, age and community disturbance. Ecology letters, 6(5): p. 405 - 411.

4. Lima, R.B., 2017. Diameter distribution in a Brazilian tropical dry forest domain: predictions for the stand and species. Anais da Academia Brasileira de Ciências, 89: p. 1189 - 1203.

5. Mirzaei, M., 2016. Modeling frequency distributions of tree height, diameter and crown area by six probability functions for open forests of Quercus persica in Iran. Journal of forestry research, 2016. 27(4): p. 90 1 - 906.

6. Sheykholeslami, A., Pasha K., and Lashaki K., 2011. A study of tree distribution in diameter classes in natural forests of Iran (case study: Liresara forest). Annals of Biological Research, 2(5): p. 283 - 290.

7. Sa, N.T., 2020. Nghiên cứu một số đặc điểm cấu trúc và sinh trưởng loài cây Sa mộc tại Vườn Quốc gia Ba Vì, Hà Nội. Đại học Lâm nghiệp, Xuân Mai, Hà Nội.

8. West, P.W., 2009T. ree and Forest Measurement: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Germany.

9. Shiver, B.D. and B.E, 1996. Borders, Sampling techniques for forest resources inventory: John Wiley & Sons, Inc. Canada.

10. Nguyễn Hải Tuất, Vũ Tiến Hinh, Ngô Kim Khôi, 2006. Phân tích thống kê trong lâm nghiệp. Nhà xuất bản Nông nghiệp, Hà Nội, Việt Nam.

11. Zar, J.H., 1999. Biostatistical Analysis. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey 07458, USA.

12. Klecka, W.R., Iversen G.R., and Klecka W.R., 1980. Discriminant analysis. Vol. 19. Sage.

13. Hamann, A., 2016. Permutational ANOVA and permutational MANOVA. Department of Renewable Resources, Faculty of Agricultural, Life, and Environmental Sciences, University of Alberta, Canada. Available from: https://www.ualberta.ca/~ahamann/teaching/renr480/Lab13.pdf (Accessed 27 April, 2016).

14. Anderson, M.J., 2011. A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology, (26): p. 32 - 46.

15. Mier, K., 2012. Separating spatial and temporal variation in multi-species community structure using PERMANOVA, a permutational MANOVA. Alaska Fisheries Science Center, 7600 Sand Point Way, Seattle. USA. Available from: http://www.pmel.noaa.gov/foci/seminars/presentations/Mier_FOCI_seminar_

14.12.pdf (Accessed 28 April, 2016).

16. Shin, H., 2012. Assessment of modified Anderson-Darling test statistics for the generalized extreme value and generalized logistic distributions. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 26(1): p. 105 - 114.

17. Fonseca, T.F., Marques C.P. and Parresol B.R., 2009. Describing Maritime pine diameter distributions with Johnson's sB distribution using a new all-parameter recovery approach. Forest Science, 55(4): p. 367 - 373.

18. Souza, D.V., 2020. Diameter Structure, Spatial Pattern, and Management Scenarios of Acapu Trees: A Case Study. Floresta e Ambiente, 28.

19. Ogana, F.N. and Danladi W.A. , 2018. Comparison of Gamma, Lognormal and Weibull Functions for Characterising Tree Diameters in Natural Forest. Journal of Forestry Research and Management., 15(2): p. 33 - 43