MÔ HÌNH ƯỚC TÍNH SINH KHỐI  TRÊN MẶT ĐẤT CÂY RỪNG KHỘP ĐƯỢC ĐIỀU CHỈNH  THEO CÁC NHÂN TỐ SINH THÁI VÀ MÔI TRƯỜNG RỪNG

Bảo Huy; Nguyễn Thị Tình

Từ khóa:

Mô hình sinh khối, nhân tố sinh thái,, rừng khộp

Tóm tắt

Mục đích của nghiên cứu là đánh giá để lựa chọn mô hình ước tính sinh khối cây
rừng khộp (AGB) dưới ảnh hưởng của các nhân tố sinh thái môi trường rừng nhằm
nâng cao độ tin cậy. Áp dụng phương pháp rút mẫu chặt hạ với 329 cây mẫu để thu
thập dữ liệu sinh khối; sử dụng phương pháp ước lượng mô hình phi tuyến có trọng
số, cố định hoặc xét ảnh hưởng của các nhân tố theo Maximum Likelihood và thẩm
định chéo K-Fold với K=10 để so sánh sai số và lựa chọn mô hình. Kết quả cho thấy
từng nhân tố sinh thái, môi trường rừng không ảnh hưởng đến AGB, trong khi đó
ảnh hưởng tổng hợp các nhân tố sinh thái, môi trường rừng đến mô hình AGB là rõ
rệt, thông qua dạng mô hình AGB = AVERAGE × MODIFIER với độ tin cậy được
nâng cao rõ rệt so với mô hình không có sự tham gia các nhân tố này.

Tài liệu tham khảo

1. 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. DOI 10.1016/j.foreco.2009.01.027.

2. Bates, D.M., 2010. Lme4: Mixed-effects modeling with R. Springer, 131 p.

3. 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.

4. Chave, J., Andalo C, Brown S, Cairns MA, Chambers JQ, Eamus D, Folster H, Fromard F, Higuchi N, Kira T, Lescure JP, Nelson BW, Ogawa H, Puig H, Rier B, Yamakura T. 2005. Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia 145 (2005): 87-99. DOI 10.1007/s00442-005-0100-x.

5. 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., and Vieilledent, G. 2014. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global change biology, 20(2014): 3177-3190. Doi: 10.1111/gcb.12629.

6. Dutcă, I., Mather, R., Ioraș, F., 2020. Sampling trees to develop allometric biomass models: How does tree selection affect model prediction accuracy and precision?. Ecological Indicators 117 (2020): 106553, 1-12 pp

7. Fischer, G., Nachtergaele, F.O., Prieler, S., Teixeira, E., Toth, G., van Velthuizen, H., Verelst, L., Wiberg, D., 2008. Global Agro-Ecological Zones Assessment for Agriculture (GAEZ 2008). IIASA, Laxenburg, Austria and FAO, Rome, Italy.

8. Hijmans, R.J., Cameron, S.E., Parra, J.L., Jones, P.G., Jarvis, A., 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. Int. J. Climatol. 25, 1965-1978

9. Huy, B., Kralicek, K., Poudel, K.P., Phương, V.T., Khoa, P.V., Hung, N.D., Temesgen, H, 2016a. Allometric Equations for Estimating Tree Aboveground Biomass in Evergreen Broadleaf Forests of Vietnam. Forest Ecology and Management 382(2016): 193-205

10. Huy, B., Poudel K.P., Temesgen, H, 2016b. Aboveground biomass equations for evergreen broadleaf forests in South Central Coastal ecoregion of Vietnam: Selection of eco-regional or pantropical models. For. Ecol. and Mgmt. 376: 276-282.

11. Huy, B., Poudel, K.P., Kralicek, K., Hung, N.D., Khoa, P.V., Phuong, V.T., Temesgen, H., 2016c. Allo metric Equations for Estimating Tree Aboveground Biomass in Tropical Dipterocarp Forests of Vietnam. Forests 2016, 7(180): 1-19.

12. Huy, B.; Thanh, G.T.; Poudel, K.P.; Temesgen, H., 2019. Individual Plant Allometric Equations for Estimating Aboveground Biomass and Its Components for a Common Bamboo Species (Bambusa procera A. Chev. and A. Camus) in Tropical Forests. Forests 2019, 10, 316. DOI:10.3390/f10040316

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

14. 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.

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

16. Lessard, V.C., McRoberts, R.E., and Holdaway, M.R. 2001. Diameter Growth Models Using Minnesota Forest Inventory and Analysis Data. Forest Science 47(3): 301-310

17. Moore, A.W., 2017. Cross - Validation for detecting and preventing overfitting. School of computer science. Carnegie Mellon University. Available on-line: https://www.autonlab.org/_media/tutorials/overfit10.pdf on February 02, 2017.

18. 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.

19. Picard, N; Rutishauser, E.; Ploton, P.; Ngomanda, A.; Henry, M. 2015. Should tree biomass allometry be restricted to power models? For. Ecol. and Manag. 353: 156-163. DOI 10.1016/j.foreco.2015.05.035.

20. 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.

21. Wickham, H. & Chang, W. 2013. Package ‘ggplot2’: an implementation of the Grammar of Graphics.