Khóa luận Nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của rừng trồng sa mộc (Cunnighamia lanceolata Hook) ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai

99 trang thiennha21 20/04/2022 3050

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Khóa luận Nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của rừng trồng sa mộc (Cunnighamia lanceolata Hook) ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

khoa_luan_nghien_cuu_kha_nang_hap_thu_carbon_cua_rung_trong.pdf

Nội dung text: Khóa luận Nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của rừng trồng sa mộc (Cunnighamia lanceolata Hook) ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM PHẠM HUY BÌNH “NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG HẤP THỤ CARBON CỦA RỪNG TRỒNG SA MỘC (Cunnihamia lanceolata Hook) Ở CÁC TUỔI 9, 11 TẠI HUYỆN MƯỜNG KHƯƠNG, TỈNH LÀO CAI” KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Hệ đào tạo : Chính quy Chuyên ngành : Lâm nghiệp Khoa : Lâm nghiệp Khóa học : 2015 - 2019 Thái Nguyên - Năm 2019
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM PHẠM HUY BÌNH “NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG HẤP THỤ CARBON CỦA RỪNG TRỒNG SA MỘC (Cunnihamia lanceolata Hook) Ở CÁC TUỔI 9, 11 TẠI HUYỆN MƯỜNG KHƯƠNG, TỈNH LÀO CAI” KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Hệ đào tạo : Chính quy Chuyên ngành : Lâm nghiệp Lớp : K47 - QLTNR Khoa : Lâm nghiệp Khóa học : 2015 - 2019 Giảng viên hướng dẫn : TS. Nguyễn Thị Thu Hiền Thái Nguyên - Năm 2019
i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng, số liệu và kết quả nghiên cứu trong khóa luận này là trung thực, đầy đủ, rõ nguồn gốc và chưa được sử dụng để bảo vệ khóa luận nào. Các thông tin, tài liệu tham khảo sử dụng trong khóa luận này đều đã được ghi rõ nguồn gốc. Mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện khóa luận này đã được cảm ơn. Tôi xin chịu trách nhiệm trước Hội đồng bảo vệ khóa luận, trước khoa và nhà trường về các thông tin, số liệu trong đề tài. Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019 XÁC NHẬN CỦA GVHD NGƯỜI VIẾT CAM ĐOAN Xác nhận của giáo viên chấm phản biện Giáo viên chấm phản biện xác nhận sinh viên đã sửa sai sót sau khi hội đồng chấm yêu cầu. (Ký, ghi rõ họ tên)
ii LỜI CẢM ƠN Qua 4 năm học tập và rèn luyện tại trường ĐH Nông Lâm Thái Nguyên, được sự chỉ bảo và giảng dạy nhiệt tình của quý thầy cô, đặc biệt là quý thầy cô khoa Lâm Nghiệp đã truyền đạt cho tôi những kiến thức về lý thuyết và thực hành trong suốt thời gian học tập ở trường. Thực tập tốt nghiệp là thời gian tốt nhất cho tôi củng cố lại kiến thức đã học áp dụng vào thực tế một cách đúng đắn, sáng tạo và mang lại hiệu quả nhất. Xuất phát tư vấn đề trên, tôi tiến hành nghiên cứu đề tài: “Nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của rừng trồng sa mộc (Cunnighamia lanceolata Hook ) ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai”. Để hoàn thành đề tài ngoài sự nỗ lực của bản thân, tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của: Ban giám hiệu nhà trường, ban chủ nhiệm khoa Lâm nghiệp đã quan tâm, tạo điều kiện giúp tôi hoàn thành khóa luận tốt nghiệp. UBND huyện Mường Khương, Hạt kiểm lâm huyện Mường Khương đã nhiệt tình tạo mọi điều kiện giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện nghiên cứu. Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô giáo hướng dẫn TS. Nguyễn Thị Thu Hiền đã tận tâm giúp đỡ và hướng dẫn tôi về phương pháp nội dung trong toàn bộ quá trình thực hiện đề tài. Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè đã hỗ trợ, động viên tôi trong toàn bộ quá trình thực hiện đề tài. Do lần đầu làm quen với nghiên cứu khoa học, nên khóa luận không tránh được những thiếu sót. Vì vậy, tôi kính mong được sự đóng góp ý kiến quý báu của các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp để bản khóa luận của tôi được hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn! Thái nguyên, ngày tháng năm 2019 Tác giả
iii MỤC LỤC PHẦN 1 MỞ ĐẦU 1 1.1.Đặt vấn đề 1 1.2.Mục tiêu và yêu cầu của đề tài 2 PHẦN 2 PHẦN TỔNG QUAN 3 2.1. Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu. 3 2.2. Những nghiên cứu về rừng trồng trên Thế giới 4 2.2.1 Nghiên cứu về sinh khối rừng trồng 4 2.2.2. Nghiên cứu về khả năng tích lũy Carbon rừng trồng 6 2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước 7 2.3.1. Nghiên cứu về sinh khối 7 2.3.2. Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng 8 2.2.3 Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng 9 2.4. Tổng quan về khu vực nghiên cứu 12 2.4.1. Điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu 12 2.4.2. Điều kiện kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu 14 PHẦN 3 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 18 3.1.1. Đối tượng nghiên cứu: 18 3.1.2. Phạm vi nghiên cứu: 18 3.2. Nội dung nghiên cứu 18 3.3. Phương pháp nghiên cứu 19 3.3.1. Cơ sở phương phương pháp luận 19 3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu 19
iv PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 27 4.1.Kết quả đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng và lựa chọn mẫu 27 4.2. Nghiên cứu sinh khối của cây cá thể và của lâm phần 28 4.2.1. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá thể 29 4.2.2. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể 31 4.2.3. Nghiên cứu tổng sinh khối toàn lâm phần 33 4.3. Nghiên cứu trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần. 34 4.3.2. Nghiên cứu trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc 35 4.4. Lượng hóa giá trị thương mại từ hấp thụ CO2 của rừng Sa mộc ở tuổi 9 và tuổi 11 36 4.5. Xây dựng mối tương quan giữa sinh khối, trữ lượng carbon với chỉ tiêu sinh trưởng D1.3 37 4.5.1. Mối tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với nhân tố điều tra của lâm phần D1.3 37 4.5.2.Mối tương quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần D1.3 38 4.5.3. Mối tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với nhân tố điều tra lâm phần D1.3 40 PHẦN 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 43 5.1. Kết luận 43 5.2. Tồn tại 44 5.3. Kiến nghị 45 TÀI LIỆU THAM KHẢO 46
v DANH SÁCH BẢNG Bảng 4.1: Các chỉ tiêu sinh trưởng của loài Sa Mộc ở các tuổi 9 và 11 27 Bảng 4.2: Thông tin sinh trưởng của cây mẫu 28 Bảng 4.3. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá lẻ rừng trồng Sa mộc 29 Bảng 4.4. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể của rừng trồng Sa mộc: 31 Bảng 4.5. Bảng tính toán sinh khối tươi, khô của lâm phần cây Sa mộc 34 Bảng 4.6. Kết quả xác định trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần 34 Bảng 4.7: Tổng trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc 35 Bảng 4.8: Lượng hóa giá trị thương mại từ chỉ tiêu CO2 tính cho rừng trồng Sa mộc tuổi 9 và 11 36 Bảng 4.9.Tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần D1.3 37 Bảng 4.10 Tươg quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần D1.3 39 Bảng 4.11: Tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với nhân tố điều tra lâm phần D1.3 41
vi DANH SACH HÌNH Hình 4.1. Tỉ lệ sinh khối tươi của các bộ phận Sa mộc tuổi 9 30 Hình 4.2. Tỉ lệ sinh khối tươi của các bộ phận Sa mộc tuổi 11 30 Hinh 4.3. Cân thân cây tiêu chuẩn 31 Hình 4.4. Cân cành cây tiêu chuẩn 31 Hình 4.5. Tỉ lệ sinh khối khô của các bộ phận Sa mộc tuổi 9 32 Hình 4.6. Tỉ lệ sinh khối khô của các bộ phận Sa mộc tuổi 11 32
1 PHẦN 1 MỞ ĐẦU 1.1.Đặt vấn đề Trên trái đất của chúng ta hiện nay vấn đề đang được quan tâm nhất là Biến đổi khí hậu. Biến đổi khí hậu toàn cầu do sự gia tăng nồng độ CO2 Trong khí quyển đang gây nên những tác động tiêu cực về môi trường sống như nước biển dâng, hạn hán, bão, lũ lụt ở Việt Nam những năm gần đây xuất hiện nhiều dạng thời tiết cực đoan như: hiện tượng thời tiết el nino,lũ quét, lũ ống, bão xuất hiện với mật độ ngày càng dày hơn. Gây ảnh hưởng rất lớn đến đời sống của người dân,thiệt hại lớn cho nhiều vùng và nhiều quốc gia. Biến đổi khí hậu ảnh hưởng chung đến tất cả các quốc gia trên Thế giới nên biến đổi khí hậu trở thành mối quan tâm hàng đầu với hàng loạt sự kiện như: phê chuẩn công ước biến đổi khí hậu (năm 1994) ký nghị định thư Kyoto (năm 1997) và thành lập ban tư vấn và điều hành quốc gia về CDM (năm 2003). Những nghiên cứu trong nước và ngoài nước đều khẳng định biến đổi khí hậu đã và đang ảnh hưởng đến vùng biển của nước ta. Mực nước biển dâng làm cân bằng sinh thái bị tác động mạnh, Việt Nam là nước đứng thứ 4 trong 10 nước chịu ảnh hưởng nhiều nhất do nước biển dâng. Việt Nam đã có những hoạt động tích cực để góp phần ngăn chặn sự nóng lên của trái đất trên phạm vi toàn cầu,đã quan tâm đến việc trồng rừng ,phủ xanh đất trống đồi núi trọc như: chương trình 327, chương trình trồng mới 5 triệu ha rừng 661, chương trình PAM và nhiều chương trình bảo tồn khác do nhà nước, các tổ chức, các cá nhân đầu tư xây dựng và phát triển.Vào đầu tháng 5 năm 2018, Bộ NN&PTNT Việt Nam cho công bố hiện trạng rừng trên toàn quốc tính đến ngày 31/12/2017 tổng diện tích rừng là 14.415.381 ha,trong đó rừng tự nhiên là 10.236.451 ha, rừng trồng là 4.178.966 ha độ che phủ tương ứng là 41,45%.
2 Có một cơ chế phát triển sạch CDM cho phép các nước phát triển đạt được mục tiêu giảm phát thải bắt buộc của họ thông qua đầu tư thương mại các dự án trồng rừng tại các nước đang phát triển nhằm hấp thụ khí CO2 từ khí quyển.Tuy nhiên việc trồng rừng nhằm hấp thụ CO2 theo cơ chế phát triển sạch CDM và việc nghiên cứu định hướng các giá trị và những lợi ích của rừng về môi trường,đặc biệt là khả năng hấp thụ CO2 vẫn là vấn đề mới ở Việt Nam. Để xác định được lượng carbon hấp thụ đòi hỏi phải có những nghiên cứu định lượng khả năng hấp thụ CO2 làm cơ sở xác định giá trị thương mại CO2 là việc làm cần thiết. Để góp phần giải quyết các vấn đề trên chúng tôi tiến hành nghiên cứu đề tài: “Nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của rừng trồng sa mộc (Cunnighamia lanceolata Hook) ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai”. 1.2.Mục tiêu và yêu cầu của đề tài - Đề tài xác định được sinh khối và lượng carbon tích lũy được của rừng trồng Sa mộc ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai. - Đề xuất một số ứng dụng trong xác định sinh khối và carbon tích lũy của rừng trồng Sa mộc ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai.
3 PHẦN 2 PHẦN TỔNG QUAN 2.1. Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu. Thực vật hấp thu khí CO2 trong quá trình quang hợp và chuyển thành những hợp chất hữu cơ (đường, lipit, protein ). Trong sinh vật sản xuất (thực vật), các hợp chất này là thức ăn cho sinh vật tiêu thụ. Cuối cùng là xác bã thực vật, sản phẩm bài tiết sinh vật, phân hủy. Chúng ta thấy trong môi trường Carbon là chất vô cơ (khí). Nhưng được quần xã sinh vật sử dụng thành chất hữu cơ một phần làm thức ăn cho sinh vật tiêu thụ, phần lớn được tích lũy ở dạng sinh khối thực vật như trong các bộ phận của cây (thân, cành, lá ). “Sinh khối là tổng trọng lượng của sinh vật sống trong sinh quyển hoặc số lượng sinh vật sống trên một đơn vị diện tích, thể tích vùng”. Sinh khối là một chỉ tiêu quan trọng thể hiện năng suất của rừng, sinh khối được dùng để nghiên cứu một số chỉ tiêu như dinh dưỡng hoặc các chỉ tiêu về môi trường rừng. Khi cơ chế phát triển sạch (CDM) xuất hiện, nghiên cứu sinh khối giữ vai trò quan trọng hơn, được dùng để xác định lượng carbon hấp thụ bởi thực vật rừng, góp phần định lượng giá trị môi trường do rừng đem lại. Cơ chế phát triển sạch (CDM) quy định tại Điều 12 của Nghị định thư Kyoto cho phép khu vực chính phủ và khu vực tư nhân của các nước công nghiệp hóa thực hiện các dự án giảm phát thải từ các nước đang phát triển và nhận được tín dụng dưới dạng “giảm phát thải được chứng nhận” (CERs)- khoản tín dụng này được tính vào chi tiêu giảm phát thải của các nước công nghiệp hóa. CDM thúc đẩy phát triển bền vững tại các nước đang phát triển đồng thời cho phép các nước phát triển góp phần vào mục tiêu giảm nồng độ khí nhà kính trong khí quyển. Tại hội nghị Thượng đỉnh Liên hợp quốc về Môi trường và Phát triển – hay còn gọi là “Hội nghị Thượng đỉnh Trái Đất” tại Rio de Jancio năm 1992
4 Công ước của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu được thông qua. Mục tiêu của Liên hợp quốc là nhằm ngăn ngừa những hoạt động có hại của loài người đến khí hậu trên trái đất. Công ước có hiệu lực năm 1994. Cho đến nay trên toàn thế giới đã có 189 nước ký kết công ước (UNFCCC, 2005). 2.2. Những nghiên cứu về rừng trồng trên Thế giới 2.2.1 Nghiên cứu về sinh khối rừng trồng Sinh khối, năng suất gắn liền với quá trình quang hợp, là kết quả của quá trình sinh học, mang ý nghĩa thực tiễn to lớn trong kinh doanh rừng. Tiêu biểu cho lĩnh vực này có các tác giả sau: Liebig J. V. (1940) [36] lần đầu tiên đã định lượng về sự tác động phân bón tới thực vật và phát triển thành định luật “tối thiểu”. Lieth H. (1964) [37], Houghton RA, 1999 [31] tổng kết lịch sử ra đời và phát triển của sinh khối và năng suất trong công trình nghiên cứu của mình. Lieth H. (1964) [37] đã thể hiện năng suất trên toàn thế giới bằng biểu đồ năng suất, đồng thời sự ra đời của phương trình sinh học quốc tế “IBP” (1964) và chương trình sinh quyển con người “MAB” (1971) đã tác động mạnh tới nghiên cứu năng suất và sinh khối. Cannell M. G. R. (1981) [31] đã công bố công trình “Sinh khối và tài liệu năng suất sơ cấp rừng thế giới” trong đó tập hợp hơn 600 công trình nghiên cứu đã được tóm tắt về sinh khối khô thân, cành, lá và một số thành phần sản phẩm sơ cấp của hơn 1200 lâm phần thuộc 46 quốc gia trên thế giới. Qua tham khảo, tổng hợp các phương pháp nghiên cứu sinh khối và năng suất thực vật của các tác giả trên thế giới, có thể tựu chung lại các phương pháp như sau:
5 + Phương pháp dioxyt carbon: Do Transeau (1926) khởi xướng được áp dụng đầu tiên ở Đức, Anh, Mỹ và Nhật bởi các tác giả Huber (1952), Monteith (1960 - 1962), Lemon (1960 - 1967), Inoue (1965-1968) + Phương pháp Chlorophyll: Được Aruga và Monsi đề xuất năm 1963 cho phép xác định hàm lượng chất diệp lục trên một đơn vị diện tích mặt đất là một chỉ tiêu biểu thị khả năng của hệ sinh thái hấp thu các tia bức xạ hoạt động quang tổng hợp được dùng để đánh giá sinh khối của hệ sinh thái. + Phương pháp thu hoạch: Khi xem xét các phương pháp nghiên cứu Whitaker R. H. (1966) [45] cho rằng: “Số đo năng suất chính là số đo về tăng trưởng, tích lũy sinh khối ở cơ thể thực vật trong quần xã”. + Phương pháp cây mẫu: Năm 1967 Newbould P. J [40] đề nghị phương pháp “cây mẫu” để nghiên cứu sinh khối và năng suất của các quần xã từ các ô tiêu chuẩn. Phương pháp này được chương trình sinh học quốc tế “IBP” thống nhất áp dụng. Trên cơ sở các phương pháp nghiên cứu trên, các nhà khoa học đã nghiên cứu cho các đối tượng khác nhau và đã thu được các kết quả đáng kể. + Phương pháp Oxygen: Do Edmonton và cộng sự đề xướng năm 1968 nhằm định lượng ô-xi tạo ra trong quá trình quang hợp của thực vật màu xanh (dẫn theo tài liệu [28]). Từ ý nghĩa đó, Whittaker R. H., Woodweel G. M. (1968) [47] đã đề ra phương pháp “thu hoạch” để nghiên cứu năng suất sơ cấp thực. Các tác giả đề nghị chọn ô tiêu chuẩn điển hình, chặt toàn bộ cây trong ô tiêu chuẩn, cân xác định trọng lượng. Tuy nhiên, việc chặt toàn bộ cây trong ô tiêu chuẩn và cân trọng lượng là khó thực hiện đối với rừng gỗ lớn, rừng đặc dụng và rừng gỗ quý. Tóm lại, những nghiên cứu trên để phục vụ cho việc xác định sinh khối rừng trồng, các tác giả đã đưa ra các phương pháp khác nhau để tính sinh
6 khối, mỗi một phương pháp đều có những ưu nhược điểm riêng tùy vào điều kiện cụ thể và mục tiêu của công việc mà lựa chọn phương pháp thích hợp nhất để áp dụng. 2.2.2. Nghiên cứu về khả năng tích lũy Carbon rừng trồng Giảm phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính từ phá rừng và suy thoái rừng (REDD) ở các nước đang phát triển là sáng kiến toàn cầu đã được Hội nghị các nước thành viên lần thứ 13 (COP13) của Công ước khung Liên hợp quốc về Biến đổi khí hậu (UNFCCC) và Nghị định thư Kyoto thông qua tại Ba-li (Indonesia) năm 2007. Hàng năm, lượng khí thải từ phá rừng và suy thoái rừng ở các nước đang phát triển chiếm khoảng 20% so với tổng lượng phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính trên toàn cầu, vì thế sáng kiến REDD được hình thành từ ý tưởng giản đơn ban đầu là trả tiền cho các nước đang phát triển để làm giảm phát thải khí CO2 từ ngành lâm nghiệp. Một vấn đề đặt ra là cần phải lượng hóa được cacrbon cơ sở, hiện đang được lưu giữ trong các cánh rừng. Các bể chứa cacrbon chính trong các hệ sinh thái rừng nhiệt đới là các sinh khối sống của cây cối và thực vật dưới tán và khối lượng vật liệu chết của vật rơi rụng, mảnh vụn gỗ và các chất hữu cơ trong đất. Cacrbon được lưu trữ trong sinh khối sống trên mặt đất của cây thường là các bể chứa lớn nhất và ảnh hưởng trực tiếp nhất bởi nạn phá rừng và suy thoái. Như vậy, ước tính sinh khối tươi ( trong cây và vật rơi rụng) là 321,7- 495,4 tấn/ha, tương đương với lượng sinh khối khô là 173,4- 266,2 tấn /ha. Rừng Keo lá tràm thuần loài 15 tuổi có tổng sinh khối tươi ( trong cây và vật rơi rụng) là 251,1433,7 tấn/ha, tương đương với lượng sinh khối khô là 132- 223 tấn/ha. Lý Thu Quỳnh (2007) với công trình “Nghiên cứu sinh khối và khả năng hấp thụ cacrbon của rừng Mỡ (Manglietia conifera Dandy) trồng tại Tuyên Quang và Phú Thọ”[12].
7 Như vậy, để phục vụ cho việc xác định sinh khối rừng trồng các tác giả đã sử dụng các phương pháp khác nhau để nghiên cứu. Tuy nhiên, tính sinh khối và định lượng carbon mỗi một phương pháp đều có những ưu nhược điểm riêng tùy vào điều kiện cụ thể và mục tiêu của công việc mà lựa chọn phương pháp thích hợp. Tuy nhiên, phương pháp “cây mẫu” thường được áp dụng phố biến hơn cả, thông qua trọng lượng các bộ phận nghiên cứu, xác lập các mối quan hệ của chúng với các nhân tố điều tra lâm phần, qua đó thiết lập các mô hình làm cơ sở xây dựng bảng tra sinh khối giữa các bộ phận cây phục vụ cho sản xuất và nghiên cứu khoa học. 2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước 2.3.1. Nghiên cứu về sinh khối Nghiên cứu về sinh khối rừng ở Việt Nam được tiến hành khá muộn so với thế giới, song bước đầu cũng đã đạt được những thành tựu đáng kể. Cho tới nay một số loài cây như Thông nhựa, Thông mã vĩ, Keo tai tượng, Keo lai, đã được nhiều tác giả nghiên cứu các biểu về cấp đất, biểu thể tích, sản lượng rừng Đây là những nghiên cứu bước đầu làm cơ sở cho việc nghiên cứu sinh khối và tính toán lượng cacrbon hấp thụ ở các loài cây ở nước ta. Hà Văn Tuế (1994) cũng trên cơ sở phương pháp “cây mẫu” của Newboul, D.J (1967) [4] đã nghiên cứu năng suất, sinh khối một số quần xã rừng trồng nguyên liệu giấy tại vùng trung du Vĩnh Phú (dẫn theo Lý Thu Quỳnh, 2007) [12]. Công trình “Đánh giá sinh trưởng, tăng trưởng, sinh khối và năng suất rừng Thông ba lá (Pinus Keysia Roileex Gordm) vùng Đà Lạt - Lâm Đồng” của Lê Hồng Phúc (1996) [10] đã tìm ra quy luật tăng trưởng sinh khối, cấu trúc thành phần tăng trưởng sinh khối thân cây. Tỷ lệ sinh khối tươi, khô của các bộ phận thân, cành, lá, rễ, lượng rơi rụng, tổng sinh khối cá thể và quần
8 thể. Sau khi nghiên cứu tác giả đã lập được một số phương trình nói lên tương quan giữa sinh khối và các bộ phận cây rừng với đường kính D1,3. Vũ Văn Thông (1998) [27] đã thực hiện công trình “Nghiên cứu cơ sở xác định sinh khối cây cá lẻ và lâm phần Keo lá tràm (Accia Auriculiformis Cunn) tại tỉnh Thái Nguyên”, qua đó đã lập bảng tra sinh khối tạm thời phục vụ cho công tác điều tra kinh doanh rừng. Nguyễn Văn Dũng (2005) [20] đã đưa ra nhận định rằng Thông mã vĩ thuần loài 20 tuổi có tổng sinh khối tươi (trong cây và vật rơi rụng) là 321,7- 495,4 tấn/ha, tương đương với lượng sinh khối khô là 173,4- 266,2 tấn /ha. Rừng Keo lá tràm thuần loài 15 tuổi có tổng sinh khối tươi (trong cây và vật rơi rụng) là 251,1433,7 tấn/ha, tương đương với lượng sinh khối khô là 132- 223 tấn/ha. Lý Thu Quỳnh (2007) với công trình “Nghiên cứu sinh khối và khả năng hấp thụ cacrbon của rừng Mỡ (Manglietia conifera Dandy) trồng tại Tuyên Quang và Phú Thọ”[12]. Như vậy, để phục vụ cho việc xác định sinh khối rừng trồng các tác giả đã sử dụng các phương pháp khác nhau để nghiên cứu. Tuy nhiên, tính sinh khối và định lượng cacrbon mỗi một phương pháp đều có những ưu nhược điểm riêng tùy vào điều kiện cụ thể và mục tiêu của công việc mà lựa chọn phương pháp thích hợp. Tuy nhiên, phương pháp “cây mẫu” thường được áp dụng phố biến hơn cả, thông qua trọng lượng các bộ phận nghiên cứu, xác lập các mối quan hệ của chúng với các nhân tố điều tra lâm phần, qua đó thiết lập các mô hình làm cơ sở xây dựng bảng tra sinh khối giữa các bộ phận cây phục vụ cho sản xuất và nghiên cứu khoa học. 2.3.2. Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng Ngô Đình Quế và cộng tác viên (2005) [14] qua nghiên cứu năng suất của các loại rừng trồng như: Thông mã vĩ, Thông nhựa, Thông 3 lá, Keo
9 lai, Keo tai tượng, Bạch đàn uro, ở các tuổi khác nhau đã đi đến kết luận về khả năng hấp thụ CO2 của các lâm phần cũng có sự khác nhau. Để tích luỹ khoảng 100 tấn CO2 /ha, Thông nhựa phải đến tuổi 16 - 17, Thông mã vĩ và Thông 3 lá ở tuổi 10, Keo lai 4 - 5 tuổi, Keo tai tượng 5 - 6 tuổi và Bạch đàn uro ở tuổi 4 - 5. Tác giả đã lập phương trình tương quan hồi quy tuyến tính giữa lượng CO2 hấp thụ hàng năm với năng suất gỗ và năng suất sinh học, từ đó tính ra được khả năng hấp thụ CO2 thực tế ở nước ta đối với 5 loài cây trên. Cũng theo Ngô Đình Quế (2005), với tổng diện tích 123,95 ha khi trồng Keo lai 3 tuổi, Quế 17 tuổi, Thông 3 lá 15 tuổi, Keo lá tràm 12 tuổi thì sau khi trừ đi tổng lượng Cacrbon của đường cơ sở, lượng Cacrbon thực tế thu được qua việc trồng rừng CDM là 7553,6 tấn C hoặc 27721,9 tấn CO2. Nguyễn Minh Tâm (2013) nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng hấp thụ khí CO2 của rừng trồng Mỡ (Manglietia Conifera) tại Thành phố Lào Cai, tỉnh Lào Cai” cho thấy tổng lượng cacrbon tích lũy trong một ha rừng trồng dao động khoảng từ 9,783,5kg-16,601 kg. Phạm Văn Quỳnh (2015) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng tích lũy cacrbon của rừng trồng Mỡ (Manglietia Conifera) tại xã Chu Hương, huyện Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn đã xác định được khả năng tích lũy cacrbon của rừng trồng Mỡ các tuổi khác nhau. Ở tuổi 3 khả năng tích lũy cacrbon thấp nhất đạt 3,66 tấn/ha, ở tuổi 5 có lượng tích lũy cacrbon khá cao đạt 5,47 tấn/ha, ở tuổi 7 khả năng tích lũy cacrbon đạt 5,31 tấn/ha, ở tuổi 9 khả năng tích lũy cacrbon cao nhất đạt 6,08 tấn/ha. 2.2.3 Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng Ngô Đình Quế và cộng tác viên (2005) [14] qua nghiên cứu năng suất của các loại rừng trồng như: Thông mã vĩ , Thông nhựa, Thông 3 lá, Keo lai, Keo tai tượng, Bạch đàn uro, ở các tuổi khác nhau đã đi đến kết luận về khả năng hấp thụ CO2 của các lâm phần cũng có sự khác nhau. Để tích luỹ
10 khoảng 100 tấn CO2 /ha, Thông nhựa phải đến tuổi 16 - 17, Thông mã vĩ và Thông 3 lá ở tuổi 10, Keo lai 4 - 5 tuổi, Keo tai tượng 5 - 6 tuổi và Bạch đàn uro ở tuổi 4 - 5. Tác giả đã lập phương trình tương quan hồi quy tuyến tính giữa lượng CO2 hấp thụ hàng năm với năng suất gỗ và năng suất sinh học, từ đó tính ra được khả năng hấp thụ CO2 thực tế ở nước ta đối với 5 loài cây trên. Cũng theo Ngô Đình Quế (2005), với tổng diện tích 123,95 ha khi trồng Keo lai 3 tuổi, Quế 17 tuổi, Thông 3 lá 15 tuổi, Keo lá tràm 12 tuổi thì sau khi trừ đi tổng lượng Cacrbon của đường cơ sở, lượng Cacrbon thực tế thu được qua việc trồng rừng CDM là 7553,6 tấn C hoặc 27721,9 tấn CO2. Võ Đại Hải và cộng sự (2009), trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng hấp thụ và giá trị thương mại cacrbon của một số dạng rừng trồng chủ yếu ở Việt Nam” đã tiến hành nghiên cứu năng suất sinh khối của một số loài cây trồng rừng như: Mỡ, Thông mã vĩ, Thông nhựa, Keo lai, Keo lá tràm, Kết quả đã đánh giá được cấu trúc sinh khối cây cá lẻ và cấu trúc sinh khối lâm phần rừng trồng, tìm hiểu rõ được mối quan hệ giữa sinh khối cây cá lẻ và lâm phần với các nhân tố điều tra, Góp phần quan trọng trong nghiên cứu sinh khối rừng trồng và nghiên cứu khả năng hấp thụ cacrbon của một số loài cây trồng rừng sản xuất chủ yếu ở nước ta hiện nay. Nghiên cứu của Vũ Tuấn Phương và cộng sự (2006) [25] trong đề tài lượng giá và định giá rừng đã tiến hành nghiên cứu sinh khối làm cơ sở cho việc tính toán trữ lượng cacrbon một số loại rừng trồng, bao gồm: keo lá tràm, keo tai tượng, thông mã vĩ, keo lai, quế, thông nhựa, bạch đàn uro. Kết quả đã xác định được sinh khối, trữ lượng cacrbon và các mô hình cho việc tính toàn lượng cacrbon tích lũy. Đặng Thịnh Triều (2010) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng cố định Carbon của rừng trồng Thông mã vĩ (Pinus massoniana Lambert) và Thông nhựa (Pinus merkusii Jungh et. de Vriese) làm cơ sở xác định giá trị môi trường rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt Nam” đã xác
11 định được khả năng hấp thụ cacrbon ở cấp tuổi 6 của lâm phần Thông mã vĩ khoảng từ 115,21 - 178,68 tấn/ha, của lâm phần Thông nhựa khoảng 117,05 - 135,54 tấn/ha tùy thuộc vào cấp đất, đồng thời tác giả cũng đã xây dựng được bảng tra khả năng hấp thụ cacrbon của cây cá lẻ cũng như lâm phần Thông mã vĩ và Thông nhựa chung và riêng cho từng cấp tuổi. Hà Thị Diệu Linh (2013) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng hấp thụ CO2 của rừng trồng Keo tai tượng (Acacia mangium) tại huyện Định Hóa tỉnh Thái Nguyên” đã xác định được lượng CO2 hấp thụ tăng theo tuổi rừng ở xã Đồng Thịnh, lượng CO2 được hấp thụ trong việc tạo ra sinh khối phần trên mặt đất ở độ tuổi 3, 4, 5 lần lượt là 47,89 tấn/ha; 49,94 tấn/ha; 65,71 tấn/ha. Ở xã Bảo Linh chỉ tiêu này lần lượt là 45,94 tấn/ha; 53,24 tấn/ha; 67,85 tấn/ha. Phạm Văn Quỳnh (2015) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng tích lũy Cacrbon của rừng trồng Mỡ (Manglietia conifera) tại xã Chu Hương, huyện Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn” đã xác định được khả năng hấp thụ cacrbon của rừng trồng Mỡ các tuổi có sự khác nhau. Cụ thể ở tuổi 3 khả năng tích lũy cacrbon thấp nhất đạt 3,66 tấn/ha, ở tuổi 5 có lượng tích lũy cacrbon khá cao đạt 5,47 tấn/ha, ở tuổi 7 khả năng tích lũy cacrbon đạt 5,31 tấn/ha, ở tuổi 9 khả năng tích lũy cacrbon cao nhất đạt 6.08 tấn/ha. Nguyễn Minh Tâm (2013) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng hấp thụ khí CO2 của rừng trồng Mỡ (Manglietia conifera) tại Thành phố Lào Cai, tỉnh Lào Cai đã xác định được tổng lượng CO2 hấp thụ trong một ha rừng trồng mỡ là rất lớn và dao động trong khoảng từ 35872,8 kg – 60870,3 kg. Trong đó, chủ yếu lượng CO2 tập trung trong tầng cây gỗ (53,8 – 82,9%, trung bình 68,5%), tiếp theo là CO2 trong vật rơi rụng (9,7 – 33,4%, trung bình 21,5%) và CO2 trong cây bụi, thảm tươi (7,4 – 12,8%, trung bình 10%).
12 2.4. Tổng quan về khu vực nghiên cứu 2.4.1. Điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu * Vị trí địa lý Mường Khương là huyện miền núi, biên giới của tỉnh Lào Cai, cách Thành phố Lào Cai 50 km về phía Đông Bắc. • Có tọa độ địa lý : 22032’40” đến 22050’30” độ vĩ Bắc • 104000’55” đến 104014’50” độ kinh Đông • phía Bắc và Tây giáp tỉnh Vân Nam, Trung Quốc • Phía Nam giáp huyện Bảo Thắng • Phía Đông giáp huyện Bắc Hà, Si Ma Cai và tỉnh Vân Nam ( Trung Quốc ). Mường Khương là một huyện có vị trí đặc biệt quan trọng về an ninh, quốc phòng. Tổng chiều dài đường biên giới đất liền tiếp giáp với nước bạn Trung Quốc là 86,5 km. Huyện có cửa khẩu quốc gia Mường Khương, cửa khẩu phụ Pha Long và các lối mở là điều kiện thuận lợi để giao lưu, trao đổi kinh tế, văn hóa giữa hai nước Việt - Trung. Mường Khương là một huyện vùng núi cao. Độ cao bình quân của huyện so với mực nước biển là 950 m. Đỉnh núi cao nhất trên địa bàn Mường Khương cao tới 1.609 m. Toàn huyện rộng 556,15 km². Trong huyện có thị trấn Mường Khương (huyện lị), và 15 xã: Bản Lầu, Bản Sen, Cao Sơn, Dìn Chin, La Pan Tẩn, Lùng Khấu Nhin, Lùng Vai, Nậm Chảy, Nấm Lư, Pha Long, Tả Gia Khâu, Tả Ngải Chồ, Tả Thàng, Thanh Bình, Tung Chung Phố. Huyện lị là thị trấn Mường Khương nằm trên quốc lộ 4D, cách thành phố Lào Cai khoảng 50 km về hướng đông bắc và cách biên giới Việt - Trung khoảng 5 km. *Địa hình : Địa hình có nhiều vực sâu chia cắt xem kẽ các dải thung lũng hẹp. Độ cao trung bình so với mực nước biển tại thị trấn là 900 m, đỉnh cao nhất trên 1.600 m (La Pán Tẩn). Độ dốc trung bình từ 25 đến 300.
13 Trên địa bàn huyện có 6 nhóm đất chính, thích hợp cho việc phát triển nhiều loại cây trồng nông, lâm nghiệp và cây dược liệu: ‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên núi cao từ 1200m trở lên ‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên núi trung bình từ 700m đến 1200m ‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên núi thấp từ 300m đến 700m ‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên vùng đồi ‾ Nhóm đất nâu đỏ trên đá vôi ‾ Nhóm đất thung lũng do sản phẩm dốc tụ Mạng lưới sông suối phân bố rải rác chiếm 1,46% tổng diện tích tự nhiên. * Đặc điểm Thủy văn: - Thủy văn Hệ thống sông suối của huyện nằm ở đầu nguồn của hai con sông lớn là sông Chảy và sông Nậm Thi. Hệ thống thủy văn của huyện khá dày đặc với mật độtừ 0.7- 1 km/km và phân bố phức tạp do hiện tượng KASTER hoạt động mạnh tạo nên các dòng chảy ngầm. Vì vậy, các phần núi cao của huyện nhất là vùng núi đá vôi dòng chảy lớn mặt bị hạn chế mật độ suối giảm có nơi chỉ còn 0.5 km/km Dòng chảy chủ yếu là các con suối theo 2 hướng chính là (Tây Bắc- Đông Nam) và (Đông Bắc-Tây Nam) phía Đông huyện có sông Chảy bắt nguồn từ Trung Quốc. Phía tây huyện có sông Nậm Thi là một nhánh hợp lưu của sông Hồng, các con suối chính là suối Bản Phiệt, suối Nậm Chảy, suối Pác Trà có lưu vực lớn hơn 50 km các suối còn lại có lưu lượng khoảng 10-20 km. *Thổ nhưỡng, đất đai:
14 Trên địa bàn huyện Mường Khương chủ yếu là loại đất feralít phát triển trên đá biến chất. Tổng diện tích tự nhiên của huyện 55.614,53 ha, diện tích đất canh tác đất nông nghiệp thấp, có 9.824,92 ha (chiếm 17,66%); đất lâm nghiệp có 21.393,4 ha chiếm 38,46 %; còn lại chủ yếu đất có độ dốc cao chưa sử dụng là 21.827,16 ha chiếm 43,88%. *Tài nguyên rừng Duy trì thường xuyên công tác quản lý bảo vệ và phòng chống cháy rừng. Triển khai kịp thời công tác khoanh nuôi bảo vệ, chăm sóc, trồng rừng theo kế hoạch. Huyện đã trồng được 70 ha rừng phòng hộ 30 ha rừng sản xuất. Khoanh nuôi và bảo vệ 12.901 ha rừng, đồng thời thực hiện rà soát xong 100 ha đất trồng rừng thay thế nương rẫy tại thị trấn Mường Khương. Diện tích đất quy hoạch cho lâm nghiệp huyện Mường Khương là 30.857 ha chiếm 55% tổng diện tích toàn huyện Trong đó: - Diện tích có rừng là 23.445ha - Diện tích đất trống đồi núi trọc không có rừng là 7.411ha - Diện tích quy hoạch rừng phòng hộ 18.088 ha (đất có rừng 13.608 ha. Đất trống 4.479 ha ) - Diện tích quy hoạch cho sản xuất 12.769 ha (đất có rừng 9.836 ha. Đất trống 2.931 ha ) 2.4.2. Điều kiện kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu * Tình hình dân sinh, kinh tế xã hội Mường khương là một huyện miền núi với nhiều dân tộc anh em sinh sống. Bao gồm 14 dân tộc khác nhau, người H’Mông là dân tộc đa số trong huyện chiếm 41.78% tổng nhân khẩu, dân tộc Nùng chiếm 26.28%, dân tộc Kinh chiếm 11.98%, Dao chiếm 5.75%, Pa Dí 2.58%, Dáy 3.66%, Phù Lá
15 2.21%, Thu Lao 1.1%, còn lại là các dân tộc khác. Dân số toàn huyện có 51481 người mật độ dân số bình quân 89 người/km. Nơi có mật độ dân số thấp nhất là xã Nậm Chảy với 44 người/km. Nơi có mật độ dân số cao nhất là thị trấn Mường Khương với 163 người/km Toàn huyện có 26206 người trong độ tuổi lao động chiếm 55.96% dân số của toàn huyện trong đó, lao động trong khu vực nông lâm nghiệp chiếm 89.6%, lao động trong nghành công nghiệp, xây dựng chiếm 1.23%, còn lại là lao động trong các nghành nghề khác. *Kinh tế Với sự nỗ lực của cả hệ thống chính trị tình hình kinh tế- xã hội của huyện trong những tháng đầu năm tiếp tục có những bước phát triển. Theo báo cáo của UBND huyện Mường Khương, đến hết tháng 11, sản xuất nông nghiệp toàn huyện có nhiều thuận lợi. Cây lúa mùa đến nay nhân dân đã thu hoạch xong, năng suất bình quân đạt 47 tạ/ha, sản lượng đạt 8.093 tấn. Cây ngô sản lượng thu hoạch cả năm đạt 28.925,4 tấn. Cây chè sản lượng đạt 9.750 tấn,giá trị sản lượng đạt trên 59,3 tỷ đồng. Cây dứa giá trị sản lượng đạt 67,1 tỷ đồng. Cây chuối giá trị sản lượng đạt 38,02 tỷ đồng. Cây quýt giá trị sản lượng đạt 22,84 tỷ đồng. Tổng đàn gia súc toàn huyện đạt 42.207 con, đàn gia cầm 205.000 con. Thương mại, dịch vụ đáp ứng nhu cầu tiêu dùng của nhân dân. Công nghiệp giá trị sản xuất trong tháng đạt 0,5 tỷ đồng, lũy kế đạt 7 tỷ đồng. Tiểu thủ công nghiệp lũy kế giá trị sản xuất đạt 86 tỷ đồng. Thu ngân sách nhà nước trên địa bàn đến ngày 16/11/2018 đạt gần 60,3 tỷ đồng. Theo báo cáo sơ bộ điều tra hộ nghèo, cận nghèo năm 2018, toàn huyện giảm 9,68% hộ nghèo, tỷ lệ hộ nghèo còn lại là 27,68%. *Văn hóa xã hội
16 ‾Chất lượng giáo dục chuyển biến rõ nét ở tất cả các cấp học, cơ sở vật chất trường học được quan tâm đầu tư; đội ngũ cán bộ, giáo viên tăng về số lượng, nâng cao về chất lượng. Hoàn thành PCGD Mầm non cho trẻ 5 tuổi trong năm 2013 (vượt mục tiêu đại hội trước 2 năm). Công tác Phổ cập giáo dục tiếp tục được duy trì bền vững ở 16/16 xã thị trấn;. Tỷ lệ huy động học sinh trong độ tuổi ra lớp đều đạt và vượt chỉ tiêu giao trên 99%. Cơ sở vật chất, thiết bị giáo dục được đầu tư, nâng cấp. Việc phấn đấu trường đạt chuẩn Quốc gia đến đại hôi là 21 trường (vượt 4 trường so với mục tiêu đại hội). ‾ Hoạt động văn hóa, thể thao được duy trì và phát triển, phong trào văn hóa, văn nghệ, thể dục thể thao các dân tộc được chú trọng và nhân rộng. Số thôn bản được công nhận văn hóa trên 50% (vượt chỉ tiêu đại hội); 97% cơ quan, đơn vị, trường học, trạm y tế đạt văn hóa (vượt chỉ tiêu đại hội); hàng năm có 72% hộ gia đình đạt tiêu chuẩn văn hóa; 98% số hộ được nghe đài tiếng nói Việt Nam; 90% số hộ được xem truyền hình (vượt chỉ tiêu đại hội). 100% các thôn, bản, tổ dân phố xây dựng được Quy ước, Hương ước, việc cưới, việc tang, lễ hội, khôi phục các làn điệu dân ca của các dân tộc, thực hiện theo nếp sống văn hóa mới và phong tục tập quán tốt đẹp của đồng bào. - Các chế độ chính sách xã hội, chính sách đối với đồng bào dân tộc, phòng chống tệ nạn xã hội được triển khai kịp thời, đồng bộ có hiệu quả. Tỷ lệ hộ nghèo giảm bình quân 6,4%/năm. Hầu hết các mục tiêu chủ yếu đều đạt và vượt so với mục tiêu Nghị quyết Đại hội đề ra. Tỷ lệ hộ nghèo hiện còn là 31,39%. Công tác đào tạo nghề và giải quyết việc làm tiếp tục được quan tâm. Từ đầu nhiệm kỳ đến nay đã mở 58 lớp đào tạo nghề cho 1.865 học viên; liên kết đào tạo 3 lớp trung cấp nghề khuyến nông, khuyến lâm với 103 học viên tham gia; bình quân hàng năm tạo việc làm mới cho 1.090 lao động (tăng 3% so với mục tiêu đại hội). Xuất khẩu 221 lượt lao động đến thị trường các nước
17 Nhật Bản, Hàn Quốc, Libya, Malaysia và Ả rập xê út, theo Quyết định số 71/2009/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.
18 PHẦN 3 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1.1. Đối tượng nghiên cứu: - Rừng trồng Sa mộc ( Cunninghania Cunceolata Hook ) thuần loài ở các tuổi 9,11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai 3.1.2. Phạm vi nghiên cứu: - Địa điểm nghiên cứu: đề tài thực hiện tại xã Sả Hồ và Na Pên - Thời gian nghiên cứu: Từ tháng 1 đến tháng 5-2019 - Số liệu được thu thập tại rừng trồng Sa mộc ở tuổi 9,11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai. - Đề tài tập trung nghiên cứu sinh khối tươi, khô và khả năng hấp thụ CO2 của bộ phận trên mặt đất đối với rừng trồng Sa mộc, tuổi 9,11 của khu vực nghiên cứu không nghiên cứu thảm thực vật (cây bụi thảm tươi,vật rơi rụng) vì vậy không ước tính sinh khối và lượng carbon tích lũy của những cây bụi thảm tươi. 3.2. Nội dung nghiên cứu (1) Nghiên cứu sinh khối của cây cá thể, của lâm phần rừng trồng Sa mộc tại khu vực nghiên cứu. (2) Nghiên cứu khả năng tích lũy Carbon của cây cá thể, của lâm phần rừng trồng Sa mộc tại khu vực nghiên cứu. (3) Lượng hóa giá trị thương mại từ hấp thụ CO2 của rừng trồng Sa mộc ở các tuổi khác nhau tại khu vực nghiên cứu. (4 ) Xây dựng mối tương quan giữa sinh khối và trữ lượng Carbon với chỉ tiêu sinh trưởng D1.3 của rừng trồng Sa mộc tại khu vực nghiên cứu.
19 3.3. Phương pháp nghiên cứu 3.3.1. Cơ sở phương phương pháp luận Rừng đóng vai trò quan trọng trong việc chống lại sự biến đổi khí hậu toàn cầu do ảnh hưởng của nó đến chu trình tuần hoàn Carbon. Rừng trao đổi Carbon với môi trường không khí qua quá trình quang hợp và hô hấp. Thông qua quá trình quang hợp, CO2 ngoài môi trường sẽ được cây rừng hấp thụ và chuyển thành năng lượng dưới dạng chất Hyđratcacrbon. 6n CO2 + 5n H2O (C6H10O5)n + 6n O2 Hợp chất này tích luỹ trong các bộ phận của cây tạo ra sinh khối (Biomass) Sinh khối được xác định là tất cả chất hữu cơ ở dạng sống và chết (còn ở trên cây). Sinh khối là đơn vị đánh giá năng suất của lâm phần. Mặt khác để có được số liệu hấp thụ Carbon, khả năng và động thái hấp thụ Carbon của rừng, chúng ta phải tính từ sinh khối của rừng. Chính vì vậy, việc điều tra sinh khối của cây là điều tra hấp thụ Carbon của rừng. Sinh khối rừng được biểu thị bằng nhiều đại lượng khác nhau nhưng phổ biến nhất là thể tích và trọng lượng chất hữu cơ do cây tạo ra. Theo nguyên tắc của chọn lọc tự nhiên, mỗi cây rừng phải thu xếp cho mình một sinh khối hợp lý nhất. Vì vậy, các bộ phận sinh khối khác nhau trên thân sẽ hình thành một tỷ lệ nhất định. Do đó, việc nghiên cứu các chỉ tiêu sinh trưởng, mối tương quan giữa chúng với nhau và với sinh khối là rất cần thiết. 3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu 3.3.2.1. Thu thập số liệu sơ cấp Kề thừa những tài liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội ở khu vực nghiên cứu và các tài liệu có liên quan đến vấn đề nghiên cứu. 3.3.2.2.Thu thập số liệu thứ cấp a) Xác lập OTC và lựa chọn cây mẫu:
20 Thiết lập 3 ô tiêu chuẩn ( OTC ) điển hình tạm thời cho mỗi tuổi với diện tích mỗi OTC là 500m2 , các OTC được lập mang tính đại diện cho khu vực nghiên cứu và phân bố đều ở các vị trí sườn, đỉnh (do đặc thù ở khu vực nghiên cứu là người dân canh tác trồng rau màu, cây lương thực ở chân đồi nên không lập được OTC ở vị trí chân đồi và chỉ có sườn và đỉnh). Trong mỗi OTC 500m2 sẽ tiến hành chặt hạ 3 cây. Tiến hành lấy mẫu các bộ phận (thân, cành, lá) của cây. Xác định các chỉ tiêu sinh trưởng trung bình và cây tiêu chuẩn cần chặt hạ: + Đo chiều cao vút ngọn (Hvn) bằng thước đo cao. + Đo chu vi tại vị trí 1,3 m bằng thước dây sau đó suy ra đường kính (D1.3). + Xác định mật độ rừng trồng ban đầu và hiện tại. Kết quả thu được ghi vào biểu mẫu sau: Bảng 3.1: Mẫu bảng điều tra rừng trồng Sa mộc tuổi 9, 11 tại huyện Mương Khương, tỉnh Lào Cai Tuổi: OTC: Độ dốc: Hướng dốc: Địa điểm:(Lô, Khoảnh, Tiểu khu, ) Điều kiện lập địa: Vị trí: Mật độ: Phương thức trồng: Ngàyđiềutra: Người điều tra: 2 2 STT D1.3(cm) Hvn(m) G(m ) M(m ) Ghi chú 1 2 1 푛 + Tính giá trị trung bình của Hvn, D1.3: ̅ = ∑ 푖 푛 푖=1 Trong đó: x là Hvn hoặc D1.3 + Tính trữ lượng M/ha (m3 /ha): M = G x H x f (m3 /ha)
21 Trong đó: G là tổng tiết diện ngang (m2/ha); H là chiều cao trung bình (m); f là hình số (lấy f = 0,45) + Xác định cây tiêu chuẩn: cây tiêu chuẩn được chọn là cây sinh trưởng bình thường đến tốt, không sâu bệnh, không gãy ngọn, thân thẳng, một thân, một ngọn, hình dạng tán đều, có đường kính ngang ngực (D1.3) và chiều cao vút ngọn (Hvn) bằng hoặc gần bằng đường kính và chiều cao trung bình. b) Xác định sinh khối tươi: Xác định sinh khối tầng cây gỗ: Sau khi xác định được cây tiêu chuẩn (mỗi OTC bao gồm 3 cây), sử dụng phương pháp chặt hạ để đo đếm sinh khối tươi. Sinh khối tươi của cây sẽ được xác định theo từng bộ phận gồm thân, cành, lá và rễ bằng cân ngay tại hiện trường bằng cân có độ chính xác 0,1 gram. Sau khi xác định được sinh khối tươi của từng bộ phận (thân, cành, lá và rễ), tiến hành lấy mẫu đại diện cho từng bộ phận từ 100 – 500 gam để xác định sinh khối khô. Cách lấy mẫu cụ thể như sau: + Sinh khối thân: thân là phần sinh khối lớn nhất của cây rừng. Thân được chia thành các đoạn có chiều dài L = 1m, đoạn có đường kính 5cm được tính vào sinh khối cành, sau đó đem cân để xác định sinh khối. + Sinh khối cành: sau khi đã tách lá, tiến hành chia cành thành các đoạn nhỏ và đem toàn bộ cân để xác định sinh khối. + Sinh khối lá: thu gom toàn bộ sinh khối lá và đem lên cân Kết quả cân sinh khối ngoài thực địa được ghi vào biểu mẫu sinh khối tươi: Bảng 3.2: Mẫu bảng tổng hợp kết quả sinh khối tươi của các cây tiêu chuẩn rừng trồng Sa mộc tuổi 9, 11 tại khu vực nghiên cứu OTC: Cây tiêu chuẩn: Tuổi: Hvn: D1.3: Địa điểm: (Lô, Khoảnh, Tiểu khu, ) Vị trí:
22 Ngày điều tra: Người điều tra: Sinh khối tươi ( kg/cây ) Tổng Thân Cành Lá 1 2 Tổng % TB/ha + Tính sinh khối tươi của cây cá thể: Wt(i) = Wt(t) + Wt(c) + Wt(l) (kg/cây) Trong đó: Wt(i), Wt(t), Wt(c), Wt(l) lần lượt là tổng sinh khối tươi của cây tiêu chuẩn i, sinh khối khô bộ phận thân, cành và lá của cây tiêu chuẩn i. + Tổng sinh khối tươi tầng cây gỗ trên 1 ha rừng trồng được tính: 10.000 Wt(ha) 푊푡̅̅̅̅̅̅(i) 푡̅̅̅̅ (kg/ha) 500 Trong đó: Wt(ha) là tổng sinh khối tươi tầng cây gỗ trên 1 ha; Wt(i) là sinh khối bình quân của cây tiêu chuẩn; N là mật độ bình quân cây Sa mộc có trong OTC 500 m2 . c) Xác định sinh khối khô: Sinh khối khô của cây rừng chính là sinh khối thực của cây sau khi tách nước. Phương pháp xác định sinh khối khô được thực hiện bằng phương pháp mẫu đại diện. Sau khi lấy được mẫu để xác định sinh khối khô, sấy mẫu ở nhiệt độ 80 - 105C trong khoảng thời gian 6 - 8 giờ. Trong quá trình sấy, kiểm tra trọng lượng của mẫu sấy sau 2, 4, 6 và 8 giờ sấy. Nếu sau 3 lần kiểm tra thấy
23 trọng lượng của mẫu không thay đổi thì đó chính là trọng lượng khô của mẫu. Mẫu dùng để xác định sinh khối khô được xác định như sau: Đối với tầng cây gỗ Sa mộc: + Sinh khối thân: Tiến hành lấy mẫu thớt xác định sinh khối khô. Thân cây được lấy 3 mẫu tại các vị trí gốc, giữa thân và ngọn, mỗi vị trí lấy thớt có độ dày 3 - 8 cm. + Sinh khối cành: Cành cân lấy một mẫu 0,5 kg tại vị trí giữa cành. + Sinh khối lá: Lá trộn đều và lấy một mẫu 0,3 kg. Kết quả tính sinh khối khô được ghi vào biểu mẫu sau: Bảng 3.3: Mẫu bảng tổng hợp kết quả sinh khối khô của các cây tiêu chuẩn rừng trồng Sa mộc tuổi 9, 11 tại khu vực nghiên cứu OTC: Cây tiêu chuẩn: Tuổi: Hvn: D1.3: Địa điểm: (Lô, Khoảnh, Tiểu khu, Vị trí: Ngày thực hiện: Người thực hiện: Lần Sinh khối khô (kg/cây) cân Tổng Thân Cành Lá 1 2 Tổng % TB/ha + Dựa trên trọng lượng khô kiệt của mẫu sấy, độ ẩm từng bộ phận thân, cành và lá sẽ được xác định theo công thức: MC (%) =  Wt – Wk/Wt)] x 100 Trong đó: MC, Wt, Wk lần lượt là độ ẩm tính bằng %, trọng lượng tươi và trọng lượng khô của mẫu. + Tổng sinh khối khô của cây tiêu chuẩn được tính:
24 Wk(i) = Wk(t) + Wk(c) + Wk(l) (kg/cây) Trong đó: Wk(i), Wk(t), Wk(c), Wk(l) lần lượt là tổng sinh khối khô, sinh khối khô bộ phận thân, cành và lá của cây tiêu chuẩn i. + Tổng sinh khối khô tầng cây gỗ trên 1 ha rừng trồng được tính: 10.000 Wk(ha) 푊 ̅̅̅̅̅̅(̅푖) 푡̅̅̅̅ (kg/ha) 500 Trong đó: Wk(ha) là tổng sinh khối khô tầng cây gỗ trên 1 ha; 푊 ̅̅̅̅̅̅(̅푖) là sinh khối bình quân của cây tiêu chuẩn; 푡̅̅̅̅ là mật độ bình quân cây Sa mộc có trong OTC 500 m2 . d) Xác định trữ lượng Carbon, CO2 trong sinh khối khô: Hàm lượng Carbon trong sinh khối khô được xác định thông qua việc áp dụng hệ số mặc định 0,5 thừa nhận bởi Ủy ban liên Chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC, 2003). Nghĩa là hàm lượng Carbon được tính bằng cách nhân sinh khối khô với 0,5. + Trữ lượng Carbon của cây tiêu chuẩn sẽ là tổng của hàm lượng Carbon ở các bộ phận: lá, thân, cành, được tính theo công thức sau: CSi = 0,5 x Wk(i) (kg C/cây) Trong đó: CSi là trữ lượng Carbon của các bộ phận thân, cành, lá; Wk(i) là tổng sinh khối khô tính bằng kg của thân, cành, lá trong 1 cây đơn lẻ. + Tính tổng trữ lượng CO2 của 1 ha rừng trồng: Sử dụng hệ số quy đổi theo tiêu chuẩn quốc tế 1C = 3,67CO2 ta tính được như sau: CSLp2 = 3,67 x CSLp1 (tấn CO2/ha) Trong đó: CSLp2, CSLp1 lần lượt là trữ lượng CO2 tích lũy được của rừng trồng và trữ lượng Carbon tích lũy được của lâm phần rừng trồng. e) Lượng hóa bằng tiền giá trị của rừng về khả năng hấp thụ CO2: Căn cứ vào cuộc khảo sát giá mua bán khí Carbon trên thị trường Trung Quốc ở thời điểm thực hiện đề tài (Nhân dân tệ/tấn CO2) nhân với tổng lượng CO2 hấp thụ trung bình hàng năm (tấn/ha/năm) tại thời điểm Sa mộc
25 tuổi 9, tuổi 11 thì tính được giá trị Nhân dân tệ/ha/năm của rừng tại ba thời điểm trên. Từ đó qui ra VNĐ theo tỉ giá 1 Nhân dân tệ ở thời điểm thực hiện đề tài nghiên cứu (thời điểm ngày 10/1/2019, 1 Nhân dân tệ = 3,435 đồng) quy đổi sang EURO giá EURO tại thời điểm nghiên cứu là 1 NDT = 0,1295 EURO (Tỷ giá được cung cấp bởi Webull (10/01/2019). (f) Xây dựng mối quan hệ giữa đại lượng D1.3 với sinh khối tươi, sinh khối khô và carbon; kế thừa kết quả lựa chọn hàm của các tác giả đi trước và sử dụng 4 dạng phương trình sau: Logarit: Y = a+b*LnX Compound: Y = a*bx Power: Y = a*Xb Linear: Y = a+b*X Để tính các tham số và đặc trưng thống kê mô tả phương trình, sử dụng phần mềm SPSS 20.0 bằng đương lệnh: Annalyze/Regression/Curve Estimation/Ok (Nguyễn Hải Tuất và cộng sự, 2006).15 Dựa vào tính chất của hệ số tương quan: miền xác định: -1≤r≤1 ¤ r ˃ 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính thuận. ¤ r ˂ 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính nghịch. ¤ r = ± 1: Mối liên hệ hàm số hoàn toàn chặt chẽ. ¤ r = 0: Không có mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa x và y. .(càng gần 1: Mối tương quan càng chặt chẽ (cường độ mới liên hệ ׀r׀ ¤ .Mối tương quan rất chặt chẽ :0,9 ≤ ׀r׀ ¤ .Mối tương quan tương đối chặt chẽ :0,9 ≥ ׀r׀ ≥ 0,7 ¤ Mối tương quan trung bình (trong dự đoán thường :0,7 ≥ ׀r׀ ≥ 0,5 ¤ không sử dụng r này đối với tiêu thức số lượng nhưng với tiêu thức thuộc tính thì vẫn sử dụng). Mối tương quan yếu :0,5 ˂ ׀r׀ ¤
26 Phương trình được chọn là phương trình có hệ số xác định (R2) cao nhất, sai tiêu chuẩn hồi quy (SE) nhỏ nhất và các tham số đều tồn tại trong tổng thể với Sigf˂0,05.
27 PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1.Kết quả đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng và lựa chọn mẫu Sinh trưởng của cây rừng có ảnh hưởng rất lớn đến sinh khối của cây rừng, sinh trưởng của cây rừng càng nhanh thì sinh khối tạo ra càng lớn, hàm lượng carbon và CO2 mà cây hấp thụ càng nhiều. Kết quả điều tra về sinh trưởng của loài Sa mộc tại huyện Mường Khương được thể hiện qua Bảng 4.1: Các chỉ tiêu sinh trưởng của loài Sa Mộc ở các tuổi 9 và 11 Tuổi Số N0 Nt 1.3 vn G M (cây/ha) (cây/ha) 2 3 3 3 OTC (cm) (m) m /cây m /ha m /cây m /ha 9 1 2400 2240 9,38 7,4 0,006 13,4400 0,0222 49,728 2 2000 1940 9,06 6,86 0,006 11,6400 0,02058 39,925 TB 2200 2090 9,22 7,13 0,006 12,54 0,021 44,826 11 3 2200 1860 10,96 9,13 0,008 14,8800 0,03652 67,927 4 2000 1960 9,34 7,73 0,006 11,7600 0,02319 45,452 TB 2100 1910 10,15 8,43 0,007 13,32 0,029 56,689 Từ kết quả điều tra và phân tích số liệu OTC cho thấy: - Các giá trị trung bình ở các tuổi là: Tuổi 9 có D1.3 = 9,22 cm, Hvn =7,13 3 m, trữ lượng trung bình là 44,826 m ha; ở tuổi 11 có D1.3 =10,15 cm, Hvn =8,43 m, trữ lượng trung bình là 56,689 m3ha có sự chênh lệch khá cao về độ tăng trưởng D1.3 và Hvn điều đó do nhiều yếu tố khách quan đem lại như khí hậu, điều kiện lập địa, quá trình trồng chăm sóc khác nhau, cấp tuổi chênh lệch nhau hai cấp nên dẫn đến sự chênh lệch khá cao như vậy, từ đây có thể đề xuất các biện pháp chăm sóc phù hợp cũng như các biện pháp kỹ thuật hợp lý nhất để Sa Mộc phát triển sinh trưởng nhanh hơn.
28 Kết quả lựa chọn cây mẫu được ghi lại trong Bảng 4.2 như sau: Bảng 4.2: Thông tin sinh trưởng của cây mẫu Số hiệu Số hiệu 2 3 Tuổi Vị trí D1.3 (cm) HVN (m) G (m ) M (m ) OTC cây mẫu 1 Sườn 37 9,49 7,6 0,007 0,027 1 Sườn 43 9,36 7,4 0,007 0,025 1 Sườn 67 9.30 7.2 0.007 0,024 9 2 Đỉnh 5 9,04 6,8 0,006 0,022 2 Đỉnh 22 9,11 6,9 0,007 0,022 2 Đỉnh 76 9,04 6,9 0,006 0,022 3 Sườn 10 10,99 9,2 0,009 0,044 3 Sườn 25 11,02 9,2 0,010 0,044 3 Sườn 71 10,89 9,0 0,009 0,042 11 4 Đỉnh 26 9,36 7,8 0,007 0,027 4 Đỉnh 50 9,30 7,8 0,007 0,026 4 Đỉnh 61 9,36 7,6 0,007 0,026 Như vậy các cây mẫu được mang tính đại diện cho cả hai vị trí sườn, đỉnh và cho từng độ tuổi nghiên cứu. Tại địa điểm nghiên cứu Sa mộc trong cùng độ tuổi có sự biến động về chỉ tiêu sinh trưởng D1.3 và Hvn là thấp, cụ thể ở tuổi 9 có D1.3 biến động từ 9,04 – 9,49 cm và Hvn biến động từ 6,8 – 7,6 m; còn ở tuổi 11 cụ thể ở tuổi 11 có D1.3 biến động từ 9,30 – 11,02 cm và Hvn biến động từ 7,6 – 9,2 m. 4.2. Nghiên cứu sinh khối của cây cá thể và của lâm phần Sinh khối là lượng vật chất mà cây rừng tích lũy được trong quá trình sống. Đây là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá sinh trưởng và năng suất của
29 cây rừng. Việc nghiên cứu sinh khối rừng trồng Sa mộc tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai có ý nghĩa quan trọng trong doanh rừng, quản lý rừng. Đặc biệt trong đề tài này, việc nghiên cứu sinh khối còn là cơ sở để xác định lượng Carbon tích lũy trong cây rừng cũng như lâm phần rừng. 4.2.1. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá thể Sinh khối của quần thể được tạo nên từ sinh khối của các cây cá lẻ khác nhau, mỗi cây cá lẻ có thể tạo nên những đặc trưng nhất định cho quần thể mà chúng đóng góp vào sinh khối. Sinh khối cây cá lẻ là một chỉ tiêu biểu thị sinh trưởng, tăng trưởng của cây rừng, là kết quả của quá trình tổng hợp vật chất hữu cơ trong cây, cây sinh trưởng nhanh có chiều cao và đường kính lớn thì cho sinh khối lớn, ngược lại cây sinh trưởng chậm có đường kính và chiều cao thấp thì sinh khối thấp. Vì vậy sinh khối cây luôn có quan hệ chặt chẽ với chiều cao và đường kính của cây. Kết quả nghiên cứu sinh khối được tiến hành trên 4 OTC điển hình cho mỗi độ tuổi được thể hiện ở bảng 4.3: Bảng 4.3. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá lẻ rừng trồng Sa mộc Số Tổng Thân Cành Lá Tuổi hiệu kg/cây % kg/cây % kg/cây % kg/cây % OTC 1 43,16 100 29,33 67,95 9,90 22,93 3,93 9,10 9 2 42,40 100 29,16 68,77 9,56 22,54 3,66 8,63 TB 42,78 100 29,24 68.36 9,73 22,73 3,79 8,86 3 55,76 100 37.56 67,36 12,20 21,87 6,00 10,76 11 4 52,56 100 36,83 70,07 11,33 21,55 4,50 8,56 TB 54,16 100 37,19 68,71 11,76 21,71 5,25 9,66
30 Kết quả tổng hợp ở Bảng 4.3 cho thấy nếu xét trong cùng một độ tuổi thì sinh khối cây cá lẻ có sự khác biệt nhỏ. Sự khác biệt này là do vị trí khác nhau của các cây, do đó có sự khác nhau về mặt không gian dinh dưỡng nên tốc độ sinh trưởng của các cây có sự khác nhau. Thường thì những cây ở vị trí sườn có các chỉ tiêu sinh trưởng và sinh khối cao hơn những cây ở vị trí đỉnh. Sinh khối cây cá lẻ ở tuổi 9 dao động từ 42,40 đến 43,16 kg/cây, trung bình là 42,78 kg/cây. Tỉ lệ sinh khối tươi tuổi 9 sinh khối tươi tập trung cao nhất ở bộ phận thân, đạt được 29,24 kg/cây (chiếm 68,36% tổng sinh khối tươi của cây); sinh khối cành đạt 9,73 kg/cây (chiếm 22,73%); sinh khối lá đạt 3,79 kg/cây (chiếm 8,86%) (Hình 4.1). Hình 4.1. Tỉ lệ sinh khối tươi của Hình 4.2. Tỉ lệ sinh khối tươi của các bộ phận Sa mộc tuổi 9 các bộ phận Sa mộc tuổi 11 Sinh khối cây cá lẻ ở tuổi 11 biến động từ 52,56 đến 55,76 kg/cây, trung bình là 54,16 kg/cây. Về cấu trúc sinh khối tươi của cây cá lẻ thì phần thân chiếm tỉ lệ lớn nhất. Ở tuổi 11, chiếm tỷ lệ cao nhất vẫn là sinh khối thân đạt 37,19 kg/cây (chiếm 68,71% tổng sinh khối tươi của cây); sinh khối cành đạt 11,76 kg/cây (chiếm 21,71%) và sinh khối lá đạt 5,25 kg/cây (chiếm 9,66%) (Hình 4.2).
31 Qua Hình 4.1 và 4.2 cho thấy: Sinh khối gỗ (thân, cành) tươi của cây Sa mộc ở cả hai tuổi 9 và 11 chiếm tỷ lệ khá cao, ở tuổi 9 chiếm 68,36% tổng sinh khối tươi và ở tuổi 11 chiếm 68,71% so với tổng sinh khối. Nếu trồng rừng với mục đích làm nguyên liệu giấy thì đây là một loài cho sản lượng cao. Hinh 4.3. Cân thân cây tiêu chuẩn Hình 4.4. Cân cành cây tiêu chuẩn 4.2.2. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể Sinh khối khô của cây Sa mộc thể hiện ở bảng 4.4: Bảng 4.4. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể của rừng trồng Sa mộc: Số Tuổi Tổng Thân Cành Lá hiệu OTC kg/cây % kg/cây % kg/cây % kg/cây % 1 22,63 100 12,22 53,99 7,49 33,09 2,90 12,81 9 20,72 2 100 11,53 55,64 6,80 32,81 2,38 11,48 TB 21,67 100 11,87 54,81 7,14 32,95 2,64 12,14 3 29,87 100 17,16 57,44 8,92 29,86 3,78 12,65 11 4 29,65 100 18,39 62,02 7,82 26,37 3,44 11,60 TB 29,76 100 35,55 59,73 8,37 28,11 3,61 12,12
32 Tương tự kết quả tính toán và thảo luận sinh khối tươi, thì sinh khối khô của các bộ phận cây cá thể Sa mộc 9 và 11 tuổi cũng biến động khá lớn (Bảng 4.4): sinh khối gỗ thân và cành khô có tỉ lệ khá cao chiếm 87,76% (đạt 19,01 kg/cây) tổng sinh khối khô của cây Sa mộc cá lẻ ở tuổi 9 và chiếm 87,84% ở tuổi 11. Tỉ lệ này cao hơn so với tỉ lệ sinh khối gỗ tươi của cây. Ở tuổi 9, sinh khối khô bộ phận thân đạt giá trị cao nhất với 11,87 kg/cây (chiếm 54,81%), đứng thứ hai là bộ phận cành với 7,14 kg/cây (chiếm 32,95%), đạt giá trị thấp nhất là bộ phận lá với 2,64 kg/cây (chiếm 12,14%) (Hình 4.5). Cấu trúc sinh khối khô của cây Sa mộc tuổi 9,11 được thể hiện qua Hình 4.5 và Hinh 4.6: Hình 4.5. Tỉ lệ sinh khối khô của Hình 4.6. Tỉ lệ sinh khối khô của các bộ phận Sa mộc tuổi 9 các bộ phận Sa mộc tuổi 11 Ở tuổi 11, thân vẫn là bộ phận đạt giá trị sinh khối khô cao nhất với 35,55 kg/cây (chiếm 59,73%), đứng thứ hai là bộ phận cành cây đạt 8,37 kg/cây (chiếm 28,11%) và thấp nhất vẫn là bộ phận lá với 3,61 kg/cây (chiếm 12,12%) (Hình 4.6). Qua bảng so sánh với kết quả nghiên cứu của Phạm văn Quỳnh nghiên cứu khả năng tích lũy Carbon của rừng trồng Mỡ tại xã Chu Hương, huyện Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn (2015): ở tuổi 9 có lượng tích lũy Carbon khá cao đạt 9,47
33 tấn/ha, ở tuổi 11 khả năng tích lũy Carbon đạt 5,31 tấn/ha. Qua kết quả so sánh cho thấy có sự chênh lệch, sự chênh lệch do những nguyên nhân như sau : giống cây mỡ có khả năng sinh trưởng nhanh hơn nên sẽ có lượng sinh khối và tích lũy lớn hơn, do điều kiện khí hậu và đất đai tại Ba Bể và Mường Khương khác nhau, các điều kiện thời tiết của ngày chặt hạ, vận chuyển cây mẫu khác nhau, hơn nữa do kĩ thuật và điều kiện chăm sóc cũng không giống nhau tùy thuộc vào mục đích kinh doanh. So sánh với kết quả Nghiên cứu giá trị hấp thu Carbon của một số loài cây rừng của Vũ Tấn Phương (2006): khu vực phía Bắc có sinh khối khô Keo lai 5 và 6 tuổi là 93,04 tấn/ha và 110,38 tấn/ha, ở khu vực phía Nam là 101,83 tấn/ha và 118,76 tấn/ha [14]. Kết quả so sánh cho thấy: hai kết quả có sự chênh lệch với nhau nhưng không đáng kể. Có sự chênh lệch là do nguyên nhân khách quan như: có sai số trong quá trình cân sinh khối trước và sau sấy, thời tiết ngày vận chuyển mẫu về để sấy và hơn nữa rừng trồng ở các vùng khác nhau trên các điều kiện lập địa khác nhau. 4.2.3. Nghiên cứu tổng sinh khối toàn lâm phần Trong kinh doanh rừng nhà lâm nghiệp đặc biệt quan tâm đến năng suất mà rừng đạt được trong một chu kì kinh doanh hay một chu kì đời sống của cây rừng.Năng suất đó chính là tổng sinh khối tính cho một đơn vị diện tích. Do đó, nghiên cứu sinh khối lâm phần là cơ sở để các nhà lâm nghiệp đề xuất các biện pháp kĩ thuật lâm sinh nhằm tăng năng suất rừng. Trong nghiên cứu này sinh khối của lâm phần được tính toán từ phương trình sinh khối cây cá thể (thân, cành, lá, tổng sinh khối ) nhân với số cây (ni) của từng OTC được sinh khối với các bộ phận của OTC. Tổng hợp sinh khối của các bộ phận của tất cả các OTC trong một lâm phần được sinh khối các bộ phận tương ứng của lâm phần đó.
34 Bảng 4.5. Bảng tính toán sinh khối tươi, khô của lâm phần cây Sa mộc N0 Nt (câyha) Sinh khối tươi Sinh khối khô Tuổi (cây/ha) (tấn/ha) (tấn/ha) 9 2200 2090 89,41 45,29 11 2100 1910 103,44 56,84 Từ bảng 4.5 cho ta thấy lâm phần rừng Sa mộc ở tuổi 9 có tổng sinh khối tươi đạt 89,41 tấn/ha và tổng sinh khối khô là 45,29 tấn/ha, tương tự lâm phần Sa mộc tuổi 11 đạt tổng sinh khối tươi, khô là 103,44 tấn/ha và 56,84 tấn/ha. Từ kết quả thu được tính được lượng sinh khối tươi và khô bình quân mà lâm phần tạo ra hàng năm 4.3. Nghiên cứu trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần. 4.3.1. Nghiên cứu trữ lượng Carbon hấp thụ của cây cá thể. Trữ lượng Carbon trong sinh khối của cây cá thể được tính dựa trên sinh khối khô của cây cá thể. Kết quả xác định tỉ lệ trữ lượng carbon trong các bộ phận của cây cá thể và khả năng hấp thụ CO2 của cây cá thể được thể hiện trong bảng 4.6 Bảng 4.6. Kết quả xác định trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần i Tổng Tổng ổ Số hiệu Thân Cành Lá cacrbon CO2 Tu OTC (kg/cây) (kg/cây) (kg/cây) (kg/cây) (kg/cây) 1 5.96 3,62 1,35 10,93 40,11 9 2 5,91 3,52 1,30 10,73 39,37 TB 5,93 3,57 1,32 10,83 39,74 3 8,53 4,39 2,06 14,98 54,97 11 4 9,24 3,97 1,54 14,75 54,13 TB 8,88 8,36 1,80 14,86 54,55
35 Qua bảng 4.6 cho thấy phần lớn lượng carbon được tích lũy nằm ở sinh khối thân cây Sa mộc. Ở Sa mộc tuổi 9 trữ lượng carbon ở thân là 5,96 kg C/cây, ở cành là 3,62 kg C/cây, thấp nhất là ở lá 1,35 kg C/cây. Sang đến tuổi 11 carbon tập trung ở thân là 8,53 kg C/cây, ở cành là 4,39 kg C/cây, thấp nhất là ở lá 2,06 kg C/cây. Trữ lượng CO2 tính toán được ở tuổi 9, 11 lần lượt là 39,74 kg/cây và 54,55 kg/cây. 4.3.2. Nghiên cứu trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc Từ kết quả tính toán khả năng hấp thụ Carbon trong sinh khối của cây rừng, tôi tổng hợp được bảng kết quả sau: Bảng 4.7: Tổng trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc Nt Lượng CO2 Trữ lượng Trữ lượng N0 (câyha) hấp thụ hàng Tuổi carbon CO2 (cây/ha) năm (tấn/ha) (tấn/ha) (tấn/ha/năm/) 9 2200 2090 22,63 83,05 9,22 11 2100 1910 28,38 104,19 9,47 Kết quả Bảng 4.7 trên đây cho thấy: tổng trữ lượng Carbon hấp thu được của rừng Sa mộc tuổi 9 là 22,63 tấn/ha, còn ở tuổi 11 là 28,38 tấn/ha. Lượng CO2 hấp thụ hàng năm của rừng Sa mộc ở tuổi 9 đạt 9,22 tấn/ha/năm, còn ở tuổi 11 đạt 9,47 tấn/ha/năm. So sánh với kết quả nghiên cứu giá trị hấp thu Carbon của một số loài cây rừng của Vũ Tấn Phương [15] (ở khu vực phía Bắc Keo lai tuổi 5 và 6 có trữ lượng Carbon trong sinh khối là 46,52 tấn/ha và 55,19 tấn/ha; còn ở khu vực phía Nam là 56,40 tấn/ha và 63,74 tấn/ha) cho thấy kết quả mà tác giả thu được ở khu vực phía Bắc có giá trị cao hơn nhiều với giá trị Sa mộc chúng tôi nghiên cứu: tổng lượng Carbon rừng Keo lai tuổi 5 khu vực phía Bắc của tác giả là 46,52 tấn/ha, suy ra lượng Carbon hấp thụ
36 hàng năm sẽ bằng 9,304 tấn/ha/năm; còn kết quả trong đề tài này là 47,71/5 = 9,54 tấn/ha/năm. 4.4. Lượng hóa giá trị thương mại từ hấp thụ CO2 của rừng Sa mộc ở tuổi 9 và tuổi 11 Kết quả tính toán thử nghiệm về giá trị thương mại thu được từ việc bán CO2 của rừng Sa mộc trồng tại huyện Mường Khương - Lào Cai. Sau khi lượng giá bằng tiền thu nhập từ chỉ tiêu Carbon tôi tổng hợp được Bảng 4.8: Bảng 4.8: Lượng hóa giá trị thương mại từ chỉ tiêu CO2 tính cho rừng trồng Sa mộc tuổi 9 và 11 Tổng CO2 hấp thụ Đơn giá Giá trị CO2 hấp Tuổi hàng năm Euro/tấn thụ (tấn/ha/năm) CO2 Euro/ha/năm VNĐ/ha/năm (tấn/ha) 9 83,05 9,22 9,584 88,36 2,327,755 11 104,19 9,47 9,584 90,76 2,390,981 Bảng 4.8. Cho thấy, giá trị CO2 hấp thụ phụ thuộc chặt chẽ khả năng sinh trưởng của lâm phần, tuổi cây; cây rừng sinh trưởng tốt và duy trì được mật độ hợp lý thì giá trị này sẽ lớn và ngược lại. Lâm phần Sa mộc tuổi 9 với năng suất 83,05 tấn CO2/ha và 104,19 tấn CO2/ha ở tuổi 11 thì có giá trị bằng tiền thu nhập từ chỉ tiêu CO2 là 2,327,755 đồng/ha/năm (tương đương 2,327,755 x 9 = 20,949,795 đồng/ha) và 2,390,981 đồng/ha/năm (tương đương 2,390,981 x 11 = 26,300,791 đồng/ha). Đây là một thuận lợi lớn để có thể khuyến khích người dân trồng, quản lý và bảo vệ rừng. Từ kết quả trên ta thấy, rừng trồng theo cơ chế phát triển sạch ngoài cung cấp cho thu nhập từ việc bán sản phẩm gỗ thì hàng năm chủ rừng còn nhận được khoản thu từ việc bán các sản phẩm CO2. Mặt khác, đối với rừng trồng theo cơ chế phát triển sạch thì chu kỳ kinh doanh của rừng dài, do vậy hiệu quả tác động bảo vệ môi trường đất, nước và điều hòa không khí là rất cao.Từ kết quả đó tôi đi đến
37 nhận định sau: Rừng trồng theo dự án CDM mang lại hiệu quả kinh tế và môi trường là rất cao. Đặc biệt, khi áp dụng rừng trồng theo dự án CDM kết hợp với rừng trồng phòng hộ nhằm kéo dài chu kỳ kinh doanh sẽ là cơ sở giúp cho việc phát triển rừng một cách bền vững. 4.5. Xây dựng mối tương quan giữa sinh khối, trữ lượng carbon với chỉ tiêu sinh trưởng D1.3 4.5.1. Mối tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với nhân tố điều tra của lâm phần D1.3 Trong thực tiễn kinh doanh rừng, không phải lúc nào cũng có thể chặt hạ các cây để xác định sinh khối của chúng, mặt khác việc làm này sẽ vô cùng tốn kém về kinh phí và thời gian nhất là khi phải tiến hành trên diện rộng cho các điều kiện lập địa khác nhau. Vì vậy việc xác định mối quan hệ của sinh khối cây cá thể với một số nhân tố điều tra lâm phần dễ xác định là một việc làm rất cần thiết. Sử dụng phần mềm SPSS 20.0 tiến hành thăm dò các dạng phương trình tuyến tính và phi tuyến, kết quả đã chọn được các phương trình tương quan có hệ số tương quan cao nhất, sai tiêu chuẩn nhỏ nhất, đơn giản và dễ áp dụng nhất. Kết quả thăm dò các phương trình tương quan giữa tổng sinh khối cây cá thể với nhân tố D1.3 được trình bày ở Phụ biểu : Bảng 4.9.Tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần D1.3 Tuổi Hàm R SE Sig.f a b Linnear 0,867 0,478 0,025 25,170 0,544 Logarit 0,856 0,496 0,030 21,248 4,026 9 Compound 0,873 0,016 0,023 25,457 1,019 Power 0,862 0,016 0,027 22,282 0,137 Linnear 0,898 0,731 0,015 -4,579 1,498 Logarit 0,899 0,729 0,015 24,528 15,191 11 Compound 0,880 0,077 0,021 2,452 1,154 Power 0,881 0,077 0,020 0,362 1,457
38 Qua bảng 4.9 cho thấy: sau khi thử bốn phương trình thì cả bốn phương trình đều có giá trị Sig.f ˂ 0,05 có nghĩa là phương trình tồn tại trong thực tế. Ở tuổi 9 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong khoảng lớn hơn 0,7 và nhỏ hơn 0,9, điều đó cho thấy bốn dạng phương trình có hệ số tương quan tương đối chặt chẽ. Mặt khác hai hàm Compound và Power có giá trị sai tiêu chuẩn (SE) đạt giá trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai phương trình Compound, Power có thể mô phỏng tốt nhất cho mốc tương quan giữa sinh khối tươi và D1.3 cây cá lẻ. Tương tự ở tuổi 11 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong khoảng lớn hơn 0,7 và nhỏ hơn 0,9, điều đó cho thấy bốn phương trình có hệ số tương quan tương đối chặt chẽ. Mặt khác hai hàm Compound và Power có giá trị sai tiêu chuẩn (SE) đạt giá trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai phương trình Compound, Power có thể mô phỏng tốt nhất cho mốc tương quan giữa sinh khối tươi và D1.3 cây cá lẻ. Các phương trình xác định được cho mối tương quan D1.3 với sinh khối tươi tìm được có dạng là: Tuổi 9: Compound: Y = 25,457*1,019D1.3 0,137 Power: Y = 22,282*D1.3 D1.3 Tuổi 11: Compound: Y = 2,452*1,154 1,457 Power: Y = 0,362*D1.3 4.5.2.Mối tương quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần D1.3 Tổng sinh khối khô là một chỉ tiêu biểu thị năng suất khô của cây rừng đạt được tại thời điểm tại thời điểm cụ thể. Một trong những phương pháp để tính khả năng hấp thụ Carbon của rừng. Do đó xây dựng phương trình tương quan với nhân tố điều tra lâm phần D1.3 để xác định tổng sinh khối khô của cây rừng là hết sức cần thiết. Đề tài tiến hành thăm dò các dạng phương trình tương quan tuyến tính và phi tuyến giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với chỉ tiêu D1.3. Kết quả thăm
39 dò đã chọn được phương trình có hệ số tương quan cao, sai tiêu chuẩn thấp. Các phương trình tương quan giữa sinh khối khô với các nhân tố điều tra lâm phần được trình bày cụ thể ở các Phụ biểu. Các phương trình tương quan thích hợp được tổng hợp lại tại Bảng 4.10. Bảng 4.10 Tươg quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần D1.3 Tuổi Hàm R SE Sig.f a b Linnear 0,981 1,032 0,001 37,969 -3,404 Logarit 0,985 0,919 0,000 63,434 -25,611 9 Compound 0,967 0,122 0,002 105,282 0,739 Power 0,972 0,112 0,001 1014,462 -2,275 Linnear 0,842 0,435 0,036 6,849 0,680 Logarit 0,842 0,434 0,035 -2,204 6,893 11 Compound 0,842 0,032 0,035 8,314 1,051 Power 0,843 0,031 0,035 4,304 0,501 Qua bảng 4.10 cho thấy: sau khi thử bốn phương trình thì cả bốn phương trình đều có giá trị Sig.f ˂ 0,05 có nghĩa là phương trình tồn tại trong thực tế. Ở tuổi 9 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong khoảng lớn hơn 0,9 điều đó cho thấy bốn dạng phương trình có hệ số tương quan rất chặt chẽ. Mặt khác hai hàm Compound và Power có giá trị sai tiêu chuẩn (SE) đạt giá trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai phương trình Compound, Power có thể mô phỏng tốt nhất cho mốc tương quan giữa sinh khối tươi và D1.3 cây cá lẻ. Tương tự ở tuổi 11 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong khoảng lớn hơn 0,7 và nhỏ hơn 0,9, điều đó cho thấy bốn phương trình có hệ số tương quan tương đối chặt chẽ. Mặt khác hai hàm Compound và Power có giá trị sai tiêu chuẩn (SE) đạt giá trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai phương trình Compound, Power có thể mô phỏng tốt nhất cho mốc tương quan giữa sinh khối tươi và D1.3 cây cá lẻ.
40 Các phương trình xác định được cho mối tương quan D1.3 với sinh khối khô tìm được có dạng là: Tuổi 9: Compound: Y = 105,282*0,739D1.3 -2,275 Power: Y = 1014,462*D1.3 Tuổi 11: Compound: Y = 8,314*1,051D1.3 0,501 Power: Y = 4,304*D1.3 4.5.3. Mối tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với nhân tố điều tra lâm phần D1.3 Trong thực tế, có rất nhiều phương pháp xác định để xác định lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể và trong cả hệ sinh thái rừng như xác định Carbon gián tiếp thông qua sinh khối cây cá thể, phương pháp xác định Carbon trực tiếp thông qua công nghệ viễn thám GIS với các công cụ như ảnh hàng không, radar, ảnh viễn thám, Hoặc đo trực tiếp quá trình sinh lý điều khiển cân bằng Carbon trong hệ sinh thái, phương pháp phân tích hiệp phương sai dòng xoáy, tuy nhiên các phương pháp này không thể áp dụng trên diện rộng, phần vì khá phức tạp nên còn ít được áp dụng ở nước ta. Để khắc phục được nhược điểm của các phương pháp này, đề tài đã tiến hành kiểm tra mối tương quan giữa lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần dễ xác định làm cơ sở cho việc tính toán nhanh lượng Carbon tích lũy ở rừng Sa mộc thông qua xác định một số nhân tố điều tra rừng. Đề tài thăm dò các dạng phương trình tuyến tính và phi tuyến. Kết quả đã chọn được các phương trình tương quan thích hợp nhất giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong các bộ phận thân, cành, lá và rễ với các nhân tố điều tra được trình bày ở Phụ biểu. Bảng 4.11 dưới đây trình bày kết quả thăm dò các phương trình tương quan giữa tổng lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần.
41 Bảng 4.11: Tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với nhân tố điều tra lâm phần D1.3 Tuổi Hàm R SE Sig.f a b Linnear 0,899 0,378 0,015 -30,363 3,693 Logarit 0,900 0,375 0,014 -72,282 34,202 9 Compound 0,901 0,102 0,014 0,000 2,751 Power 0,903 0,101 0,014 3,295E-009 9,372 Linnear 0,985 0,669 0,000 50,014 -3,795 Logarit 0,985 0,666 0,000 100,499 -38,458 11 Compound 0,989 0,049 0,000 342,315 0,713 Power 0,990 0,049 0,000 30769,877 -3,427 Qua bảng 4.11 cho thấy sau khi thử bốn phương trình thì cả bốn phương trình đều có giá trị Sig.f ˂ 0,05 có nghĩa là phương trình tồn tại trong thực tế, hai phương trình có hệ số tương quan R của hàm Compoun và Power ở tuổi 9 lần lượt nhận giá trị là 0,901 và 0,903 điều đó thể hiện mối liên hệ rất chặt chẽ, ở tuổi 11 hai phương trình Compound và Power lần lượt nhận các giá trị R là 0,989 và 0,990 là tương quan rất chặt chẽ, với sai tiêu chuẩn lần lượt nhận giá trị là 0,102 và 0,101 ở tuổi 9 với 0,049 và 0,049 ở tuổi 11 điều đó cho thấy rằng hai phương trình đều phù hợp để xây dựng tương quan, bên cạnh đó hai phương trình Linear, Logarit có sai tiêu chuẩn SE lần lượt nhận giá trị là 0,378, 0,375, ở tuổi 9 và hai phương trình Linear, Logarit có sai tiêu chuẩn SE lần lượt nhận giá trị là 0,669 và 0,666 ở tuổi 11 do hệ số sai tiêu chuẩn lớn hơn nên không được lựa chọn. Các phương trình xác định được cho mối tương quan D1.3 với Carbon tìm được có dạng là: Tuổi 9: Compound: Y = 0,000*2,751D1.3 9,372 Power: Y = 3,295E-009*D1.3 Tuổi 11: Compound: Y = 342,315*0,713D1.3
42 -3,427 Power: Y = 30769,877*D1.3 Như vậy, có thể sử dụng các phương trình trên đây để dự báo hoặc xác định sinh khối cây cá thể Sa mộc trồng thuần loài ở cấp tuổi 9 và 11 huyện Mường Khương dựa vào chỉ tiêu dễ đo đếm là đường kính ngang ngực.
43 PHẦN 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận Qua kết quả nghiên cứu trên đây, chúng tôi rút ra một số kết luận sau: 1. Sinh khối khô và sinh khối tươi cây cá thể Sa mộc thay đổi rất rõ theo tuổi. Cấu trúc sinh khối cây cá thể Sa mộc gồm bốn phần thân, cành, lá , trong đó sinh khối tươi lần lượt là 68,36%, 22,73%, 8,86%, ở tuổi 9 và ở tuổi 11 là 68,71%, 21,71%, 9,66%, sinh khối khô là 54,81%, 32,95%, 12,14%, ở tuổi 9 và ở tuổi 11 là 59,73%, 28,11%, 12,12%.Từ kết quả nghiên cứu mối quan hệ giữa sinh khối tươi,khô cây cá thể với nhân tố điều tra lâm phần, quan hệ sinh khối khô với tươi, có thể sử dụng để: - Xác định hoặc dự báo nhanh sinh khối cây cá thể thông qua chỉ tiêu D1.3 bằng các phương trình Dự báo sinh khối tươi: Tuổi 9: Y = 25,457*1,019D1.3 0,137 Y = 22,282*D1.3 D1.3 Tuổi 11: Y = 2,452*1,154 1,457 Y = 0,362*D1.3 Dự báo sinh khối khô: D1.3 Tuổi 9: Y = 105,282*0,739 -2,275 Y = 1014,462*D1.3 Tuổi 11 : Y = 8,314*1,051D1.3 0,501 Y = 4,304*D1.3 2. Tổng sinh khối tươi của một ha rừng Sa mộc 9 tuổi, 11 tuổi đạt lần lượt là 89,41 tấn/ha và 103,44 tấn/ha; còn tổng sinh khối khô là 45,29 tấn/ha và 56,84 tấn/ha.
44 3. Lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể thay đổi theo tuổi, khi tuổi tăng lên lượng Carbon cũng tăng lên. Cấu trúc lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể gồm bốn phần trong đó Carbon chủ yếu tập trung vào thân: ở tuổi 9 thân 5,96 kg/cây, cành là 3,62 kg/cây, lá 1,35 kg/cây, còn ở tuổi 11 thân là 8,53 kg/cây, cành 4,39 kg/cây, lá 2,06 kg/cây. Từ kết quả nghiên cứu ta có mối quan hệ giữa Carbon tích lũy trong cây cá thể với nhân tố điều tra, Carbon với sinh khối khô ta có thể: - Xác định hoặc dự báo nhanh trữ lượng Carbon tích lũy thông qua chỉ tiêu điều tra lâm phần bằng các phương trình: Tuổi 9: Y = 0,000*2,751D1.3 9,372 Y = 3,295E-009*D1.3 Tuổi 11: Y = 342,315*0,713D1.3 -3,427 Y = 30769,877*D1.3 . Tổng lượng Carbon, CO2 tích lũy trên một ha rừng trồng Sa mộc đạt kết quả tương đối lớn. Cụ thể: ở tuổi 9 đạt 83,05 tấn C/ha, còn tuổi 11 đạt 104,19 tấn C/ha; lượng CO2 bình quân hàng năm rừng Sa mộc 9 tuổi hấp thụ được là 9,22 tấn/ha/năm, còn tuổi 11 là 9,47 tấn/ha/năm. 5. Với năng suất 83,05 tấn CO2 /ha đối với Sa mộc tuổi 9 và 104,19 tấn CO2 /ha với Sa mộc tuổi 11 thì có giá trị bằng tiền thu nhập từ chỉ tiêu CO2 là 2,327,755 đồng/ha (tương đương với thu nhập bình quân 20,949,795 đồng/ha/năm) và 2,390,981 đồng/ha (tương đương với thu nhập 26,300,791 đồng/ha/năm). 5.2. Tồn tại Đề tài chưa nghiên cứu sinh khối và lượng Carbon tích lũy cho đối tượng Sa mộc trên tất cả cấp tuổi, mới chỉ dừng lại ở các cấp tuổi 9, 11. Chưa nghiên cứu được phần chân đồi.
45 Chưa mở rộng vùng nghiên cứu, mới chỉ tập trung nghiên cứu cho 2 xã Sả Hồ và Na Pên ở huyện Mường Khương - Lào Cai. Đề tài mới tập trung nghiên cứu được khả năng hấp thụ CO2 của các bộ phận thân, cành, lá, mà chưa đánh giá được lượng CO2 hấp thụ trong đất và vật rơi rụng. 5.3. Kiến nghị Tiếp tục nghiên cứu bổ sung lượng Carbon hấp thụ trong đất và nghiên cứu cho các độ tuổi còn lại để đánh giá hết được năng lực hấp thu Carbon của rừng Sa mộc. Tiếp tục triển khai nghiên cứu về sinh khối và lượng Carbon tích lũy cho nhiều đối tượng rừng trồng ở nhiều cấp tuổi khác nhau. Nhằm so sánh sinh khối và khả năng hấp thụ Carbon của các loài cây khác nhau trên những lập địa khác nhau ở nước ta. Từ đó dễ dàng lựa chọn đối tượng khi xây dựng dự án trồng rừng CDM.
46 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT 1. Dương Hữu Thời (1992), Cơ sở sinh thái học, Nxb Đại học và Thông tin Khoa học kỹ thuật, Hà Nội. 2. Đặng Trung Tấn (2001), Nghiên cứu sinh khối rừng Đước (Rhizophoza apiculata) tại hai tỉnh Cà Mau và Bạc Liêu. 3. Đoàn Hoài Nam (2006). Nghiên cứu một số cơ sở khoa học để trồng rừng Keo lai (Acacia mangium x Acacia auriculiformis) có hiệu quả cao tại một số vùng trọng điểm ở Việt Nam. Luận án tiến sỹ Khoa học Nông nghiệp, Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam. 4. Hà Văn Tuế (1994), Nghiên cứu cấu trúc và năng suất của một số quần xã rừng trồng nguyên liệu giấy tại vùng trung du Vĩnh Phúc, Tóm tắt luận án Phó tiến sĩ KHSH, Trung tâm nghiên cứu khoa học tự nhiên và công nghệ quốc gia, Viện Sinh thái và Tài nguyên sinh vật. 5. Hoàng Văn Dưỡng (2000), Nghiên cứu cấu trúc và sản lượng làm cơ sở ứng dụng trong điều tra rừng và nuôi dưỡng rừng Keo lá tràm (Acacia auriculiforms A.Cunn ex Benth) tại một số tỉnh khu vực miền Trung Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Khoa học Nông nghiệp, Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam. 6. Hoàng Xuân Tý (2004), Tiềm năng các dự án CDM trong Lâm Nghiệp và thay đổi sử dụng đất (LULUCF), Hội thảo chuyên để thực hiện cơ chế phát triển sạch (CDM) trong lĩnh vực Lâm nghiệp, Văn phòng dự án CD4CDM - Vụ Hợp tác Quốc tế, Bộ Tài nguyên và Môi trường. 7. Lê Đình Khả, Hà Huy Thịnh (2000). Giống Keo lai và triển vọng gây trồng. Trong Cẩm nang ngành Lâm nghiệp. Chương trình hỗ trợ ngành Lâm nghiệp và đối tác, Bộ NN&PTNT.
47 8. Lê Hồng Phúc (1994), Nghiên cứu về năng suất rừng, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (12). 9. Lê Đình Khả, 2000. Nghiên cứu sử dụng giống Keo lai tự nhiên giữa Keo lá tràm và Keo tai tượng ở Việt Nam. Trung tâm Nghiên cứu giống cây trồng rừng, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam. Nxb Nông nghiệp. 10. Lê Hồng Phúc (1996), Đánh giá sinh trưởng, tăng trưởng, năng suất rừng trồng Thông ba lá (Pinus keysiya Royle ex Gordon) vùng Đà Lạt, Lâm Đồng, Luận án Phó tiến sĩ Khoa học Nông nghiệp, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam. 11. Lê Quốc Huy, Nguyễn Minh Châu, 2006. Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ Rhizobium cho Keo lai, Keo tai tượng tại vườn ươm và rừng trồng. Trung tâm Nghiên cứu sinh thái và môi trường rừng, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam. 12. Lý Thu Quỳnh (2007), Nghiên cứu sinh khối và khả năng hấp thụ Carbon của rừng Mỡ tại tuyên Quang và Phú Thọ, Luận án thạc sĩ khoa học Lâm nghiệp, Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam. 13. Ngô Đình Quế và các cộng sự (2006), Khả năng hấp thụ CO2 của một số dạng rừng chủ yếu ở Việt Nam, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (11), tr 71 – 75. 14. Ngô Đình Quế và các cộng tác viên (2005), Nghiên cứu xây dựng các tiêu chí và chỉ tiêu trồng rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt Nam, Tóm tắt báo cáo tổng kết đề tài, Trung tâm nghiên cứu sinh thái và môi trường rừng, Viện Khoa học và Lâm Nghiệp Việt Nam. 15. Nguyễn Hải Tuất, Vũ Tiến Hinh, Ngô Kim Khôi, Giáo trình phân tích thống kế trong lâm nghiệp, Nxb Nông nghiệp 2006. 16. Nguyễn Ngọc Lung, Nguyễn Tường Vân (2004), Thử nghiệm tính toán giá trị bằng tiền của rừng trồng trong cơ chế phát triển sạch, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (12), tr 1747 – 1749.
48 17. Nguyễn Hoàng Trí (1986). Góp phần nghiên cứu sinh khối và năng suất quần xã đước đôi (Rhizophora apliculata BL.) ở Cà Mau, tỉnh Minh Hải. Luận án phó tiến sĩ sinh học, khoa Sinh vật – Kỹ thuật nông nghiệp, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội. 18. Nguyễn Huy Sơn, 2006. Đặc điểm sinh trưởng của Keo lai và tuổi thành thục công nghệ của rừng trồng ở vùng Đông Nam Bộ . Tạp chí Khoa học Lâm Nghiệp, 4: 223 – 230. 19. Nguyễn Thị Hà (2007). Nghiên cứu sinh khối làm cơ sở xác định khả năng hấp thụ CO2 của rừng Keo lai trồng tại Quận 9 – TP Hồ Chí Minh. Luận án thạc sĩ khoa học Nông nghiệp. 20. Nguyễn Văn Dũng (2005), Nghiên cứu sinh khối và lượng Carbon tích lũy của một số trạng thái rừng trồng tại Núi Luốt, Đề tài nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam. 21. Phạm Tuấn Anh (2007), Dự báo năng lực hấp thu CO2 của rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại huyện Tuy Hòa - Đắc Nông, Luận án thạc sĩ khoa học Lâm nghiệp, Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam. 22. Phan Minh Sáng, Lưu Cảnh Trung, 2006. Hấp thụ Carbon. Trong cẩm nang ngành Lâm Nghiệp. Chương trình hỗ trợ ngành Lâm Nghiệp và đối tác. Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 23. Viên Ngọc Nam (2003). Nghiên cứu sinh khối và năng suất sơ cấp lâm phần mấm trắng (Avicennia alba BL.) tự nhiên tại Cần Giờ, TP Hồ Chí Minh. Luận án tiến sĩ khoa học Nông nghiệp, Viện khoa học Việt Nam. 24. Viên Ngọc Nam (1998), Nghiên cứu sinh khối và năng suất sơ cấp rừng Đước (Rhizophora apiculata) trồng tại Cần Giờ, TP Hồ Chí Minh. Luận án thác sĩ khoa học Lâm Nghiệp, Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh. 25. Vũ Tấn Phương (2006), Nghiên cứu lượng giá trị môi trường và dịch vụ môi trường của một số loại rừng chủ yếu ở Việt Nam, Báo cáo
49 sơ kết đề tài, Trung tâm nghiên cứu sinh thái và môi trường rừng, Viện khoa học Lâm Nghiệp Việt Nam. 26. Vũ Tấn Phương (2006), Nghiên cứu trữ lượng Carbon thảm tươi và cây bụi – Cơ sở để xác định đường Carbon cơ sở trong dự án trồng rừng/ tái trồng rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt Nam, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (8), tr 81 – 84. 27. Vũ Văn Thông (1998). Nghiên cứu cơ sở xác định sinh khối cây cá thể và lâm phần Keo lá tràm (Acacia auriculiformis Cunn) tại Thái Nguyên. Luận văn thạc sĩ khoa học Lâm nghiệp, Đại học Lâm Nghiệp Hà Tây . TIẾNG ANH 28. Brown, S. (1996), Present and potential roles of forest in the global climate change debate. FAO Unasyva. 29. Brown, S. (1997), Estimating biomass anh biomass change of tropical forest: a primer, FAO forestry. 30. Cairns, M.A., S. Brown., E.H., Helmer, G.A. and Baumgardner (1997), Root biomass allocation in the word’s upland forests. 31. Canell, M.G.R (1981), World forest Biomass and Primary Production Data. Academic Press Inc (London), 391 pp. 32. Dioxon, R.K., Brown, S., Houghton, R.A., M., S.A., Trexler, M.C. and Wisniewski, J (1994), Carbon pools and flux of global forest ecosystems. 33. Fleming, R.H (1957), “General features of the Oceans”, In: Treatise on Marine Ecology and Paleoecology, J.W. Hedgepeth, et Vol. 2. Ecology, Geologycal Society of American Mem 67 (1): pp 87 – 108. 34. ICRAF (2001), Carbon stocks of tropical land use systerm as part of global C balance: Effects of forest conservation and options for clean development activities. Borgor, Indonesia.
50 35. IPCC (2000), Land Use, Land Use Change, and foresty, Cambrige University Press. 36. Liebig J.V (1940), Organic chemistry and its Applications to Agriculture and physiology (Engl-ed.L. playfair and W.Gregory), London Taylor and Walton, 387pp. 37. Lieth, H (1964), Versuch einer kartog raphischen Dartellung der produktivitat der pfla zendecke auf der Erde, Geographisches Taschenbuch, Wiesbaden. Max steiner Verlag. 72 – 80pp. 38. Mark,P.L (1970), The role of prunus pensyl vanica L. in the rapid revegetation of disturbed sites, Ph.D thesis. New haven: Yale University, 119pp. 39. Mckenzie, N., Ryan, P., Fogarty, P. and Wood, J. (2001), Sampling Measurement and Analytical Protocools fof Carbon Estimation in soil, Litter and Coarse Woody Debris, Australian Greenhouse Office. 40. Newbuold.P.J (1967), Method for estimating the primary production of forest, International Biological programme Handbook 2, Oxford and Edinburgh Black Well. 62pp. 41. Pregitzer, K.S. and Euskirchen, E. (2004), Carbon c ycling and Storage in World forest: biomass patterns related to forest age. 42. Riley, G.A (1944), The Carbon metabolism and photosynthetic efficiency of the earth as a Whole, Amer. Sci.32: 129 – 134. 43. Rodel D. Lasco (2002), Forest carbon budgets in Southeast Asia following harvesting and land cover change, Report to Asia Pacific Regional workshop on Forest for Povety Reduction: opportunity with CDM, Environmental Servieces and Biodiversity, Seoul, South Korea. 44. Steemann, N.E (1954), On organic production in the Oceans. J. Cns Perm. Int. Explor.Mer.19: 309 – 328.
51 45. Whitaker, R.H (1966), Forest diamension and production in the Great Smoky Moutains, Ecology 47: 103 – 121. 46. Whitaker, R.H (1961), Estimation of net primary production of forest and Shurb communities, Ecology 42: 177 – 180. 47. Woodwell,G.M (1965) và Whitaker,R.H (1968), Diamension and production relations of tree and Sturb in the Brook haven forest, J.Scol.NewYork USA: 1 -25. Website: 48. Thông tấn xã Việt Nam, 2019. EU lập thị trường buôn bán hạn ngạch khí thải (địa chỉ trang web: Ngày cập nhật:(10/03/2019).
1 PHỤ LỤC Case Processing Summary N Total Cases 6 Excluded Casesa 0 Forecasted Cases 0 Newly Created Cases 0 a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables Dependent Independent SKT D1.3 Number of Positive Values 6 6 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 User-Missing 0 0 Number of Missing Values System-Missing 0 0 SKT Linear Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,867 ,752 ,691 ,478 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,778 1 2,778 12,159 ,025 Residual ,914 4 ,228 Total 3,692 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 ,544 ,156 ,867 3,487 ,025 (Constant) 25,170 1,373 18,334 ,000 Logarithmic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,856 ,733 ,666 ,496 The independent variable is D1.3.
2 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,706 1 2,706 10,978 ,030 Residual ,986 4 ,246 Total 3,692 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta ln(D1.3) 4,026 1,215 ,856 3,313 ,030 (Constant) 21,248 2,622 8,105 ,001 Inverse Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,846 ,716 ,644 ,512 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,642 1 2,642 10,064 ,034 Residual 1,050 4 ,263 Total 3,692 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 / D1.3 -29,290 9,233 -,846 -3,172 ,034 (Constant) 33,368 1,111 30,047 ,000 Quadratic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,992 ,984 ,973 ,142 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 3,631 2 1,816 89,516 ,002 Residual ,061 3 ,020 Total 3,692 5 The independent variable is D1.3.
3 Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 -11,072 1,792 -17,645 -6,179 ,009 D1.3 2 ,762 ,117 18,518 6,485 ,007 (Constant) 67,364 6,519 10,334 ,002 Cubic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,991 ,983 ,972 ,145 The independent variable is D1.3. NOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 3,629 2 1,815 86,354 ,002 Residual ,063 3 ,021 Total 3,692 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 -4,970 ,868 -7,921 -5,727 ,011 D1.3 3 ,031 ,005 8,801 6,364 ,008 (Constant) 51,485 4,156 12,388 ,001 Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Minimum Correlation Tolerance D1.3 2a 885,882 3,245 ,083 ,917 ,000 a. The tolerance limit for entering variables is reached. Compound Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,873 ,762 ,702 ,016 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,003 1 ,003 12,773 ,023 Residual ,001 4 ,000 Total ,004 5 The independent variable is D1.3.
4 Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 1,019 ,005 2,393 193,465 ,000 (Constant) 25,457 1,157 21,999 ,000 The dependent variable is ln(SKT). Power Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,862 ,742 ,678 ,016 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,003 1 ,003 11,520 ,027 Residual ,001 4 ,000 Total ,004 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta ln(D1.3) ,137 ,040 ,862 3,394 ,027 (Constant) 22,282 1,936 11,510 ,000 The dependent variable is ln(SKT). S Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,852 ,725 ,656 ,017 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,003 1 ,003 10,552 ,031 Residual ,001 4 ,000 Total ,004 5
5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 / D1.3 -,995 ,306 -,852 -3,248 ,031 (Constant) 3,515 ,037 95,449 ,000 The dependent variable is ln(SKT). Growth Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,873 ,762 ,702 ,016 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,003 1 ,003 12,773 ,023 Residual ,001 4 ,000 Total ,004 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 ,018 ,005 ,873 3,574 ,023 (Constant) 3,237 ,045 71,210 ,000 The dependent variable is ln(SKT). Exponential Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,873 ,762 ,702 ,016 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,003 1 ,003 12,773 ,023 Residual ,001 4 ,000 Total ,004 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 ,018 ,005 ,873 3,574 ,023 (Constant) 25,457 1,157 21,999 ,000
6 The dependent variable is ln(SKT). Logistic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,873 ,762 ,702 ,016 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,003 1 ,003 12,773 ,023 Residual ,001 4 ,000 Total ,004 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 ,982 ,005 ,418 193,465 ,000 (Constant) ,039 ,002 21,999 ,000 The dependent variable is ln(1 / SKT).
7 Case Processing Summary N Total Cases 6 Excluded Casesa 0 Forecasted Cases 0 Newly Created Cases 0 a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables Dependent Independent SKK D1.3 Number of Positive Values 6 6 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 User-Missing 0 0 Number of Missing Values System-Missing 0 0 SKK Linear Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,981 ,962 ,953 1,032 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 108,650 1 108,650 101,936 ,001 Residual 4,263 4 1,066 Total 112,913 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 -3,404 ,337 -,981 -10,096 ,001 (Constant) 37,969 2,965 12,805 ,000 Logarithmic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,985 ,970 ,963 ,919 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 109,535 1 109,535 129,722 ,000 Residual 3,378 4 ,844 Total 112,913 5
8 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta ln(D1.3) -25,611 2,249 -,985 -11,390 ,000 (Constant) 63,434 4,852 13,074 ,000 Inverse Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,988 ,976 ,970 ,821 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 110,214 1 110,214 163,342 ,000 Residual 2,699 4 ,675 Total 112,913 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 / D1.3 189,177 14,802 ,988 12,781 ,000 (Constant) -14,010 1,780 -7,869 ,001 Quadratic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,998 ,996 ,994 ,382 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 112,476 2 56,238 385,768 ,000 Residual ,437 3 ,146 Total 112,913 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 -28,005 4,804 -8,070 -5,830 ,010 D1.3 2 1,614 ,315 7,092 5,123 ,014 (Constant) 127,327 17,477 7,285 ,005
9 Cubic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,998 ,996 ,994 ,382 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 112,476 2 56,238 385,768 ,000 Residual ,437 3 ,146 Total 112,913 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 -28,005 4,804 -8,070 -5,830 ,010 D1.3 2 1,614 ,315 7,092 5,123 ,014 (Constant) 127,327 17,477 7,285 ,005 Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 3a -206,145 -3,937 ,059 -,941 ,000 a. The tolerance limit for entering variables is reached. Compound Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,967 ,935 ,919 ,122 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,855 1 ,855 57,465 ,002 Residual ,060 4 ,015 Total ,915 5
10 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 ,739 ,029 ,380 25,098 ,000 (Constant) 105,282 36,891 2,854 ,046 The dependent variable is ln(SKK). Power Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,972 ,945 ,931 ,112 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,864 1 ,864 68,553 ,001 Residual ,050 4 ,013 Total ,915 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta ln(D1.3) -2,275 ,275 -,972 -8,280 ,001 (Constant) 1014,462 601,520 1,686 ,167 The dependent variable is ln(SKK). S Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,976 ,953 ,941 ,104 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,872 1 ,872 80,654 ,001 Residual ,043 4 ,011 Total ,915 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 / D1.3 16,824 1,873 ,976 8,981 ,001 (Constant) ,040 ,225 ,178 ,868
11 The dependent variable is ln(SKK). Growth Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,967 ,935 ,919 ,122 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,855 1 ,855 57,465 ,002 Residual ,060 4 ,015 Total ,915 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 -,302 ,040 -,967 -7,581 ,002 (Constant) 4,657 ,350 13,290 ,000 The dependent variable is ln(SKK). Exponential Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,967 ,935 ,919 ,122 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,855 1 ,855 57,465 ,002 Residual ,060 4 ,015 Total ,915 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 -,302 ,040 -,967 -7,581 ,002 (Constant) 105,282 36,891 2,854 ,046 The dependent variable is ln(SKK).
12 Logistic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,967 ,935 ,919 ,122 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,855 1 ,855 57,465 ,002 Residual ,060 4 ,015 Total ,915 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 1,353 ,054 2,630 25,098 ,000 (Constant) ,009 ,003 2,854 ,046 The dependent variable is ln(1 / SKK).
13 Case Processing Summary N Total Cases 6 Excluded Casesa 0 Forecasted Cases 0 Newly Created Cases 0 a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables Dependent Independent CACBON D1.3 Number of Positive Values 6 6 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 User-Missing 0 0 Number of Missing Values System-Missing 0 0 CACBON Linear Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,899 ,808 ,760 ,378 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,397 1 2,397 16,814 ,015 Residual ,570 4 ,143 Total 2,967 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 3,693 ,901 ,899 4,101 ,015 (Constant) -30,363 8,308 -3,654 ,022 Logarithmic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,900 ,811 ,763 ,375
14 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,405 1 2,405 17,126 ,014 Residual ,562 4 ,140 Total 2,967 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta ln(D1.3) 34,202 8,265 ,900 4,138 ,014 (Constant) -72,282 18,361 -3,937 ,017 Inverse Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,902 ,813 ,767 ,372 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,413 1 2,413 17,435 ,014 Residual ,554 4 ,138 Total 2,967 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 / D1.3 -316,662 75,837 -,902 -4,176 ,014 (Constant) 38,045 8,227 4,625 ,010 Quadratic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,899 ,808 ,760 ,378 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,397 1 2,397 16,814 ,015 Residual ,570 4 ,143 Total 2,967 5
15 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 3,693 ,901 ,899 4,101 ,015 (Constant) -30,363 8,308 -3,654 ,022 Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Minimum Correlation Tolerance D1.3 2a -41,459 -1,264 ,295 -,590 ,000 a. The tolerance limit for entering variables is reached. Cubic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,935 ,875 ,792 ,351 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2,596 2 1,298 10,511 ,044 Residual ,371 3 ,124 Total 2,967 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 88,929 67,045 21,643 1,326 ,277 D1.3 3 -,332 ,261 -20,745 -1,271 ,293 (Constant) -555,559 413,154 -1,345 ,271 Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Minimum Correlation Tolerance D1.3 2a 10347,550 1,348 ,310 ,690 ,000 a. The tolerance limit for entering variables is reached.
16 Compound Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,901 ,812 ,765 ,102 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,180 1 ,180 17,295 ,014 Residual ,042 4 ,010 Total ,222 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 2,751 ,670 2,463 4,109 ,015 (Constant) ,000 ,001 ,445 ,679 The dependent variable is ln(CACBON). Power Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,903 ,815 ,769 ,101 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,181 1 ,181 17,605 ,014 Residual ,041 4 ,010 Total ,222 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta ln(D1.3) 9,372 2,234 ,903 4,196 ,014 (Constant) 3,295E-009 ,000 ,202 ,850 The dependent variable is ln(CACBON).
17 S Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,904 ,817 ,772 ,101 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,181 1 ,181 17,913 ,013 Residual ,040 4 ,010 Total ,222 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 / D1.3 -86,764 20,500 -,904 -4,232 ,013 (Constant) 10,700 2,224 4,812 ,009 The dependent variable is ln(CACBON). Growth Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,901 ,812 ,765 ,102 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,180 1 ,180 17,295 ,014 Residual ,042 4 ,010 Total ,222 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 1,012 ,243 ,901 4,159 ,014 (Constant) -8,045 2,245 -3,583 ,023 The dependent variable is ln(CACBON).
18 Exponential Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,901 ,812 ,765 ,102 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,180 1 ,180 17,295 ,014 Residual ,042 4 ,010 Total ,222 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 1,012 ,243 ,901 4,159 ,014 (Constant) ,000 ,001 ,445 ,679 The dependent variable is ln(CACBON). Logistic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,901 ,812 ,765 ,102 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression ,180 1 ,180 17,295 ,014 Residual ,042 4 ,010 Total ,222 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 ,363 ,088 ,406 4,109 ,015 (Constant) 3117,439 6998,720 ,445 ,679 The dependent variable is ln(1 / CACBON).
20 Case Processing Summary N Total Cases 6 Excluded Casesa 0 Forecasted Cases 0 Newly Created Cases 0 a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables Dependent Independent SKT D1.3 Number of Positive Values 6 6 Number of Zeros 0 0 Number of Negative Values 0 0 User-Missing 0 0 Number of Missing Values System-Missing 0 0 SKT Linear Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,898 ,807 ,759 ,731 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 8,936 1 8,936 16,727 ,015 Residual 2,137 4 ,534 Total 11,073 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 1,498 ,366 ,898 4,090 ,015 (Constant) -4,579 3,732 -1,227 ,287
21 Logarithmic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,899 ,808 ,760 ,729 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 8,947 1 8,947 16,828 ,015 Residual 2,127 4 ,532 Total 11,073 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta ln(D1.3) 15,191 3,703 ,899 4,102 ,015 (Constant) -24,528 8,577 -2,860 ,046 Inverse Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,899 ,809 ,761 ,727 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 8,958 1 8,958 16,939 ,015 Residual 2,115 4 ,529 Total 11,073 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 / D1.3 -153,699 37,344 -,899 -4,116 ,015 (Constant) 25,869 3,714 6,966 ,002
22 Quadratic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,898 ,807 ,759 ,731 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 8,936 1 8,936 16,727 ,015 Residual 2,137 4 ,534 Total 11,073 5 The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta D1.3 1,498 ,366 ,898 4,090 ,015 (Constant) -4,579 3,732 -1,227 ,287 Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Minimum Correlation Tolerance D1.3 2a -25,396 -,442 ,688 -,247 ,000 a. The tolerance limit for entering variables is reached. Cubic Model Summary R R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,898 ,807 ,759 ,731 The independent variable is D1.3. ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 8,936 1 8,936 16,727 ,015 Residual 2,137 4 ,534 Total 11,073 5 The independent variable is D1.3.