Ước tính khả năng trao đổi CO2 của hệ sinh thái rừng ngập mặn cần giờ bằng phương pháp Eddy Covariance

TAP CHI SINH HOC 2019, 41(2se1&2se2): 377–384
DOI: 10.15625/0866-7160/v41n2se1&2se2.14149

ESTIMATION OF NET ECOSYSTEM CO2 EXCHANGE IN CAN GIO
MANGROVE ECOSYSTEMS USING EDDY COVARIANCE TECHNIQUE
Do Phong Luu*, Vitaly K. Avilov, Nguyen Van Thinh
Joint Russian - Vietnamese Tropical Scientific Research and Technological Center,
Southern Branch, Vietnam
Received 10 August 2019, accepted 27 September 2019

ABSTRACT
This article presents the results of the monitoring on carbon absorption of Can Gio mangrove
ecosystem based on the approach of Eddy-Covariance technique through the system of CO 2
fluxes observation tower. During the two years period (from May 2017 to April 2019), the
results of processing and analysis of the database obtained from specialized monitoring
instruments showed that CO 2 content was absorbed/discharged between mangrove ecosystem
and the atmosphere depended on the day and night time due to photosynthesis of vegetation.
The strongest absorption time of CO 2 is from 11:00 am to 12:00 pm. From 06:00 pm to 08:00
am next morning, a small amount of CO 2 is released into the atmosphere. The monthly average
carbon absorption capacity was 108.835 gC/m2, the lowest was 62.88 gC/m2 (12/2017), the
highest was 167.16 gC/m2 (4/2018). The total amount of carbon absorbed in the first 12
months was 1,321 gC/m2 and 1,293 gC/m2 for the next period (equivalent to ~48 tCO 2/ha). In
summary, Can Gio mangrove Biosphere Reserve is considered a significant carbon sink in the
tropics.
Keywords: Net ecosystem exchange of CO2, eddy covariance, mangrove forest, Can Gio.

Citation: Do Phong Luu, Avilov V. K., Nguyen Van Thinh, 2019. Estimation of net ecosystem CO2 exchange in Can
Gio mangrove ecosystems using Eddy Covariance technique. Tap chi Sinh hoc, 41(2se1&2se2): 377–384.
/>*

Corresponding author email:

©2019 Vietnam Academy of Science and Technology (VAST)

377


TAP CHI SINH HOC 2019, 41(2se1&2se2): 377–384
DOI: 10.15625/0866-7160/v41n2se1&2se2.14149

ƯỚC TÍNH KHẢ NĂNG TRAO ĐỔI CO2 CỦA HỆ SINH THÁI RỪNG NGẬP
MẶN CẦN GIỜ BẰNG PHƯƠNG PHÁP EDDY-COVARIANCE
Đỗ Phong Lưu*, Vitaly K. Avilov, Nguyễn Văn Thịnh
Trung tâm Nhiệt đới Việt - Nga, Chi nhánh phía Nam
Ngày nhận bài 10-8-2019, ngày chấp nhận 27-9-2019

TÓM TẮT
Bài báo giới thiệu kết quả nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của hệ sinh thái rừng ngập mặn Cần
Giờ trên cơ sở tiếp cận phương pháp phương sai rối Eddy-Covariance qua hệ thống Tháp quan trắc
dòng CO2. Trong khoảng thời gian 2 năm (từ tháng 5/2017 đến tháng 4/2019), kết quả xử lý, phân
tích các số liệu thu được từ thiết bị quan trắc chuyên dụng cho thấy: Hàm lượng CO2 trao đổi (hấp
thụ và phát thải) giữa rừng ngập mặn với khí quyển phụ thuộc vào yếu tố thời gian ngày và đêm do
quá trình quang hợp của thực vật. Thời điểm CO2 hấp thụ mạnh nhất vào khoảng 11 giờ đến 12 giờ.
Một phần hàm lượng CO2 bị phát thải vào khí quyển trong thời gian 18 giờ h m trước tới giờ
h m sau Khả năng hấp thụ carbon trung bình tháng là 108,835 gC/m2, thấp nhất là 62,88 gC/m2
(12/2017), cao nhất 167,16 gC/m2 (4/2018). Tổng lượng carbon hấp thụ trong 12 tháng đầu là 1.321
gC/m2 và 1.293 cho 12 tháng kế tiếp (tương đương ~48 tấn CO2/ha năm) Khu Dự trữ sinh quyển
rừng ngập mặn Cần Giờ được xác định là “bể” chứa carbon quan trọng ở vùng nhiệt đới.
Từ khóa: Hấp thụ carbon, phương pháp Eddy Covariance, rừng ngập mặn, Cần Giờ.

*Địa chỉ liên hệ email:

MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đ y, việc xác định
lượng carbon C) t ch tụ của các iểu thảm
thực vật rừng được các nhà nghiên cứu trong
nước thực hiện chủ yếu theo phương pháp
điều tra sinh khối Biometric) trên cơ sở chia
rừng, lấy m u thực vật, ph n t ch carbon
Phương pháp này ch cho ph p ước t nh lượng
carbon trên một diện tích rừng trong một thời
điểm nhất định và c thể cần đến việc chặt hạ
cây rừng để xác định sinh khối của chúng.
Ngoài ra, sử dụng phương pháp sinh hối để
xác định lượng carbon trong các loài thực vật
nghiên cứu thường mang t nh đại diện, khơng
thể tính tốn hết các loài thực vật khác trong
quần xã, cũng như chưa t nh đến hàm lượng
carbon trong các thành phần khác tham gia hệ
sinh thái như trong đất, trầm tích, thủy vực...
(Bảo Huy, 2009; Viên Ngọc Nam, 2011).
Để xác định lượng CO2 và một số thông
số h tượng tại bất kỳ thời điểm nào trong
378

ngày của một hệ sinh thái rừng, nhiều nghiên
cứu đã sử dụng phương pháp t nh toán hác
được phát triển ở những năm 90 của thế kỷ
trước, đ là phương pháp Eddy Covariance
(EC) Phương pháp này được đánh giá c cơ
sở khoa học rõ ràng, với độ tin cậy cao
(Burba, 2013; Trần Công Huấn và nnk.,

2012). Hiện nay, phương pháp EC đang được
sử dụng rộng rãi tại các khu rừng n đới
(Kominami et al., 2008; Elbers et al., 2011),
các khu rừng nhiệt đới (Đinh Bá Duy, 2015;
Saigusa et al., 2008) và tại rừng ngập mặn
(Barr et al., 2012).
Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu
kết quả bước đầu ước tính trao đổi thực CO2
của hệ sinh thái (Net ecosystem exchange of
CO2 - NEE) ở rừng ngập mặn (RNM) Cần Giờ
thông qua phương pháp Eddy Covariance trên
hệ thống Tháp quan trắc khí hậu của Trung
tâm Nhiệt đới Việt - Nga, trong thời gian 2
năm (từ tháng 5/2017 đến tháng 4/2019).


Ước tính khả năng trao đổi CO2

VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN
CỨU
Bắt đầu hoạt động từ tháng 3/2017, tháp
quan trắc khí hậu Cần Giờ đặt tại Trạm Nghiên
cứu, ứng dụng và thử nghiệm Cần Giờ/Trung
tâm Nhiệt đới Việt - Nga (xã Long Hòa) được
xây dựng với mục đ ch quan trắc dịng nhiệt,
hơi nước, khí CO2 và một số thơng số khí

tượng khác của RNM Cần Giờ. Tọa độ:
10o27’15,2” vĩ Bắc và 106o53’32,4” inh Đ ng
(hình 1) Đ y là hu vực RNM đặc trưng với

loài thực vật chiếm ưu thế là Đước đ i
(Rhizophora apiculata) và Mấm trắng
(Avicennia alba) có chiều cao khoảng 10–15 m
xen l n các c y con, c y chưa trưởng thành và
một số loài thực vật ngập mặn khác.

Hình 1. Vị tr địa lý Tháp quan trắc khí hậu Cần Giờ
Phương pháp EC được sử dụng để ước
tính NEE thơng qua việc giám sát liên tục q
trình trao đổi khí CO2 của thực vật với môi
trường xung quanh. Trên một tháp quan trắc
cao vượt tán rừng, thiết bị phân tích CO2 được
lắp đặt để đo liên tục q trình trao đổi khí.
Mật độ của dịng khí CO2 xác định lượng CO2
đi vào và đi ra từ tán rừng (trên một đơn vị
diện tích, trong một đơn vị thời gian).
Các dòng nhiệt hiện (sensible heat), hơi
nước và CO2 đã được đo liên tục từ tháng
5/2017 bằng phương pháp EC th ng qua việc
sử dụng máy đo gi siêu m ba chiều (3-Axis
Anemometer
WindMaster
Pro,
Gill
Instruments Limited, Hampshire, UK) và
máy phân tích khí hồng ngoại (LI-7500 RS
Open Path CO2/H2O Gas Analyzer, LI-COR,
Utah) lắp đặt trên Tháp ở độ cao 32 m

(hình 1). Mật độ dịng photon quang hợpPhotosynthetic photon flux density (PPFD)

đo bởi cảm biến lượng tử (LI ‐ 190SB, LI ‐
COR, Inc., Lincoln, Nebraska). Nhiệt độ
h ng h , độ ẩm và lượng mưa được ghi
nhận bằng thiết bị HMP45C và thiết bị
TE525WS-L (Campbell Scientific, Inc.,
Logan, Utah) nhằm khảo sát xu hướng biến
động của quá trình trao đổi CO2 tại khu vực
nghiên cứu theo các biến khí hậu.
Do hơ hấp của hệ sinh thái (Reco) có liên
quan mật thiết với nhiệt độ khơng khí, mối
quan hệ theo hàm mũ giữa trao đổi sinh thái
ròng về đêm và nhiệt độ h ng h thường
được sử dụng để mơ hình hóa Reco trong thời
gian khi tổng năng suất của hệ sinh thái GEP
(Gross ecosystem production) là 0. Phương
trình (1) là một công thức thực nghiệm thể
379


Do Phong Luu et al.

hiện mối quan hệ giữa nhiệt độ khơng khí T
(oC) và hơ hấp của hệ sinh thái (Reco) tại vị trí
đo bằng phương pháp EC Trong điều kiện
tĩnh lặng của dòng h ng h , để tránh sự
đánh giá sai th ng lượng trao đổi vào những
đêm c độ nhiễu loạn khơng khí thấp (u* <
0,2 m/s) giá trị của NEE được thay thế bằng
phương trình 1) Saigusa et al., 2002).
Reco  A.QT 10 10

(1)

(Q = 2,57; A = 0,17 mol/m2/day).
Trong báo cáo của chúng tôi, các giá trị
hàng ngày (24 giờ) của các thành phần trong
quỹ carbon được ước tính gồm sản lượng thực
hệ sinh thái NEP (Net ecosystem production)
và tổng sản lượng sơ cấp GPP (gross primary
production) dựa trên hàm lượng CO2 trao đổi
thuần hàng ngày (NEE). NEP và NEE là các
thuật ngữ tương đương đề cập đến sự cân
bằng giữa hấp thụ và giải phóng carbon. Tuy
nhiên, các giá trị NEP thường mang dấu
dương để ch sự t ch lũy carbon của hệ thống
quan điểm của nhà sinh vật học) trong khi
các giá trị NEE thường có dấu m để ch sự
hấp thụ carbon từ khí quyển quan điểm của
nhà h tượng học).
và:

NEP   NEE

(2)

GPP  NEP  Reco

(3)

Giá trị Reco hàng ngày được tính bằng phương

trình (1) với T = Tair_32m (oC) (Saigusa et al.,
2005).

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Sự biến động NEE trong ngày
Trong q trình xử lý, phân tích số liệu,
chúng tôi nhận thấy lượng CO2 trao đổi phụ
thuộc vào thời gian ngày, đêm Ở những thời
điểm c ánh sáng mạnh (ban ngày), qua quá
trình quang hợp của thực vật, dòng CO2 di
chuyển từ h quyển xuống RNM, đ y ch nh
là lượng đã được t ch lũy sinh thái Ngược lại
trong thời điểm ánh sáng mặt trời quá yếu
hoặc h ng c ban đêm), cơ chế h hấp của
thực vật thay đổi từ hấp thụ sang phát thải
CO2 hiến cho dòng CO2 di chuyển ngược trở
lại từ hệ sinh thái vào h quyển
Quá trình biến động trong ngày của lượng
CO2 trao đổi giữa RNM Cần Giờ và h quyển
được minh họa trong hình 2 tổng hợp dữ liệu
của tháng 04/2019).
Hình 2 cho thấy, trong tháng /2019 lượng
CO2 được hệ sinh thái hấp thụ trong khoảng
thời gian từ giờ sáng tới giờ chiều, biểu
hiện là NEE < 0. Thời điểm hấp thu nhiều nhất
là từ 12 giờ đến 13 giờ hi mà cường độ bức xạ
mặt trời mạnh nhất Còn hi vào ban đêm, một
lượng CO2 được phát thải từ hệ sinh thái vào
khí quyển (NEE > 0), khoảng thời gian hoạt
động mạnh từ 18 giờ h m trước tới giờ h m

sau và mạnh nhất tại l c giờ đến 7 giờ sáng.
Tuy nhiên, tính chung trong ngày thì hệ sinh
thái v n đ ng vai trò hấp thụ carbon với ước
lượng trung bình ngày là 3,367 gC/m².24 h
(tháng 4/2019).

Hình 2. Dao động của NEE trong ngày tại RNM Cần Giờ (tháng 4/2019)
380


Ước tính khả năng trao đổi CO2

Sự biến động các thành phần NEE, GPP và
Reco theo các thời điểm trong năm
Trong thời gian từ 5/2017 đến tháng
4/2019, các giá trị NEE, GPP và Reco ghi nhận
tại RNM Cần Giờ được trình bày tại bảng 1 và
hình 3.
Bảng 1: Các thành phần NEE, GPP, Reco tại
RNM Cần Giờ
NEE
Reco
GPP
Thời
gian
gC/m².mon gC/m².mon gC/m².mon
May-17
-107,52
361,56
469,08

Jun-17
-109,44
335,16
444,60
Jul-17
-139,20
323,88
463,20
Aug-17
-90,36
347,16
437,52
Sep-17
-72,24
348,12
420,48
Oct-17
-109,08
324,48
433,56
Nov-17
-71,04
319,44
390,48
Dec-17
-62,88
296,04
358,92
Jan-18
-102,12

294,0
396,12
Feb-18
-132,72
257,64
390,36
Mar-18
-157,80
316,32
474,12
Apr-18
-167,16
333,60
500,76
May-18
-68,76
375,0
443,76
Jun-18
-104,76
327,12
431,88
Jul-18
-103,44
333,36
436,92
Aug-18
-103,56
330,60
434,16

Sep-18
-84,72
308,64
393,36
Oct-18
-107,40
343,32
450,60
Nov-18
-107,64
323,52
431,16
Dec-18
-95,28
329,52
424,92
Jan-19
-127,08
309,60
436,68
Feb-19
-161,28
268,56
429,72
Mar-19
-136,20
347,64
483,72
Apr-19
-90,36

374,04
464,40
Trung bình -108,835
326,18
435,02
[Nguồn: Trung tâm Nhiệt đới Việt - Nga].

Các kết quả trên bảng 1 và hình 3 cho thấy
trao đổi thực CO2 của hệ sinh thái NEE tại
RNM Cần Giờ thường có giá trị cao hơn mức
trung bình tháng (108,835 gC/m²) vào những
khoảng thời điểm hi mà cường độ nắng
mạnh và thời gian nắng trong ngày dài vào
mùa khô (từ tháng 1 tới tháng ) Do đặc thù
RNM là một hệ sinh thái đất ướt (wetland) với
chế độ ẩm dồi dào, bức xạ lớn và đều đặn, đặc
biệt trong những tháng h ng c mưa, năng

lượng cho quá trình quang hợp phát xạ từ mặt
trời không bị mây mù che phủ đạt giá trị cực
đại. GPP và NEE biến động tương đồng nhau
và cùng đạt mức cực đại trong mùa khô và
cực tiểu trong mùa mưa.
Tuy có sự biến động theo mùa nhưng theo
quan sát của chúng tôi RNM Cần Giờ hấp thụ
mạnh CO2 từ khí quyển Vào ban đêm. CO2
phát tán vào khí quyển, song khối lượng
khơng lớn Vai trị “bể - nguồn” của RNM
thay đổi liên tục từ ngày sang đêm, nhưng
NEE có giá trị âm ở tất cả các tháng cho thấy

RNM đã đ ng vai trò như một “bể” chứa
carbon khi tiếp nhận lượng CO2 từ khí quyển
thông qua hô hấp (chủ yếu nhất là quang hợp
của thực vật). Giá trị t ch lũy của tháng đạt
cao nhất là 167,16 gC/m2 vào tháng 4/2018,
thấp nhất là 62,88 gC/m2 vào tháng 12/2017,
giá trị trung bình đạt 108,835 gC/m². Tổng
lượng carbon hấp thụ trong 12 tháng đầu là
1.321 gC/m2 và 1.293 cho 12 tháng kế tiếp
tương đương ~ tấn CO2/ha năm).
Theo thống kê của Kato và Tang (2008),
GPP hàng năm tổng NEP và Reco) được báo
cáo cho các hệ sinh thái nhiệt đới thường vượt
quá 3.000 gC/m2 năm, với giá trị trung bình
tồn cầu là 3.551 ± 160 gC/m2 năm Luyssaert
et al., 2007). Các giá trị GPP này thấp hơn so
với ước tính của chúng tơi tại RNM Cần Giờ.
Đối q trình hơ hấp của hệ sinh thái, ở khu
vực nhiệt đới và cận nhiệt đới khác có giá trị
Reco là 3.061 ± 162 gC/m2 năm Luyssaert et
al., 2007), giá trị này cũng thấp hơn so với kết
quả nghiên cứu của chúng tôi là 3.857,4
gC/m2 (từ tháng 05/2017 đến tháng 4/2018) và
3.970,9 gC/m2(từ tháng 5/201 đến tháng
4/2019).
Tổng lượng NEE đo được trong quan sát
của chúng tôi (~1.300 gC/m2/năm) cao hơn
so với NEE đo được bằng phương pháp EC
đối với các hệ sinh thái trên cạn (upland
ecosystem) vùng nhiệt đới. Ở rừng nhiệt đới

Brazil, ước t nh NEE dao động từ -560 ÷ 1190 gC/m2 năm Carswell et al , 2002;
Malhi et al., 2004; Malhi et al., 2009). Ở các
khu rừng trên cạn của Thái Lan, Malaysia và
Indonesia giá trị NEE dao động từ - 0 đến
+180 gC/m2 năm Hirata et al , 200 ) Tại
rừng ẩm thường xanh Nam Cát Tiên (t nh
381


Do Phong Luu et al.

Đồng Nai), giá trị NEE xác định được là 401, -453, -513 gC/m2 năm lần lượt vào các
năm 2012, 2013 và 2014 (Đinh Bá Duy,
2015). NEE tương đối cao của RNM có thể
được giải th ch do quá trình t ch lũy sinh
khối cao trong khi q trình hơ hấp dị dưỡng
lại thấp, đặc biệt với các khu vực rừng non
đang phát triển mạnh như trong báo cáo của
Alongi (2011). Một lý do khác làm ảnh
hưởng đến ch số NEE trong RNM là chế độ
thủy triều ở các vùng ven biển. Không giống
như các hu rừng trên cạn, RNM liên tục
chịu ảnh hưởng bởi hoạt động thủy triều.
Hoạt động này đem đến một nguồn carbon
đáng ể gồm carbon hữu cơ hạt (POC),
carbon hữu cơ hòa tan DOC) và carbon v
cơ hòa tan DIC) Barr et al , 2010) Tổng
hợp các nghiên cứu trước đ của Barr ch ra
quá trình phát thải của các nguồn carbon này

sẽ c xu hướng hạ thấp ước tính hơ hấp của
hệ sinh thái xuất phát từ các ph p đo EC Thí
dụ, vi sinh vật đáy ph n hủy POC và DOC sẽ
phát thải CO2 trực tiếp vào rừng ngập mặn
(Souza et al., 2009) và từ các khu rừng nhiệt
đới trên mặt đất (Mayorga et al., 2005) d n
đến làm tăng giá trị th ng lượng hô hấp đo
được từ ph p đo EC Tương tự, carbon v cơ
hòa tan DIC), thường được tìm thấy trong
nồng độ cao trong vùng nước cửa sông
(Bouillon et al., 2007a; Miyajima et al.,
2009) Đối với nghiên cứu của chúng tơi, ch
số NEE có thể chịu tác động bởi yếu tố vị trí
Tháp quan trắc nằm gần các cửa s ng Đồng
Tranh, Lịng Tàu và Xồi Rạp. Do yếu tố địa
lý này, khu vực quan trắc liên tục tiếp nhận
nguồn carbon dồi dào do thủy triều tập trung
các dòng POC, DOC và DIC dọc theo các
con s ng đổ về khu vực cửa sơng.

Hình 3: Giá trị NEE, GPP và Reco tại RNM Cần Giờ
KẾT LUẬN
Trong giai đoạn từ tháng 5/2017 đến tháng
4/2019, các kết quả nghiên cứu, tính tốn cho
thấy RNM Cần Giờ hấp thụ carbon ở tất cả
các tháng. Giá trị trung bình tháng ghi nhận
được là -108,835 gC/m2, giá trị thấp nhất là
-62,88 gC/m2 (12/2017), cao nhất -167,16
gC/m2 (4/2018).
Có thể coi RNM Cần Giờ là một “bể”

chứa carbon thu nhận từ khí quyển. Hàm
382

lượng carbon hấp thụ trung bình ngày (tính
riêng trong tháng 4/2019) là 3,367 gC/m².
Tổng hàm lượng carbon đã hấp thụ từ khí
quyển trung bình trong 12 tháng đạt ~1.300
gC/m2 tương đương
tấn CO2/ha). Giá trị
này cao hơn so với các kết quả nghiên cứu ghi
nhận được ở một số khu rừng nhiệt đới trên
cạn với cùng phương pháp nghiên cứu.
Do thời gian quan trắc cịn ít, cần tiếp tục
các nghiên cứu với kế hoạch l u dài trong đ


Ước tính khả năng trao đổi CO2

có xem xét các yếu tố h tượng liên quan cụ
thể là tác động của hoạt động thủy triều tại
khu vực nghiên cứu và ảnh hưởng của n đến
giá trị th ng lượng hô hấp đo được từ phép
đo EC để có thể đánh giá khả năng hấp thụ
CO2 của RNM Cần Giờ một cách đầy đủ
nhất.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Alongi D. M., 2011. Carbon payments for
mangrove
conservation:
ecosystem

constraints
and
uncertainties
of
sequestration potential. Environmental
Science & Policy, 14: 462–470.
Bảo Huy, 2009 Phương pháp nghiên cứu ước
tính trữ lượng cacbon của rừng tự nhiên
làm cơ sở tính tốn lượng CO2 phát thải từ
suy thối và mất rừng ở Việt Nam. p
chí Nơng nghiệp và Phát triển Nông thôn,
1: 85–91.
Barr J. G., Engel V., Fuentes J. D., Zieman J.
C., O’Halloran T. L., Smith T. J. and
Anderson G. H., 2010. Controls on
mangrove forest atmosphere carbon
dioxide exchanges in western Everglades
National Park. Journal of geophysical
research,
115:
G02020.
doi:10.1029/2009JG001186.
Barr J. G., Engel V.,. Smith T. J. and Fuentes
J. D., 2012. Hurricane disturbance and
recovery of energy balance, CO2 fluxes
and canopy structure in a mangrove forest
of the Florida Everglades. Agricultural
and Forest Meteorology, 153: 54–66.
Burba G., 2013. Eddy Covariance method for
scientific, industrial, agricultural and

regulatory applications: A field book on
measuring ecosystem gas exchange and
areal emission rates. Li-Cor Biosciences,
Lincoln. USA: 345 p.
Carswell et al., 2002. Seasonality in CO2 and
H2O flux at an eastern Amazonian rain
forest. Journal of Geophysical Research
Atmospheres,
107:
D20.
doi:
10.1029/2000JD000284.
Elbers J. A., Jacobs C. M. J., Kruijt B., Jans
W. P. and Moors E. J., 2011. Assessing
the uncertainty of estimated annual totals

of net ecosystem productivity: A practical
approach applied to a mid latitude
temperate pine forest. Agricultural and
Forest Meteorology, 151: 1823–1830.
Đinh Bá Duy, 2015 Nghiên cứu xác định
lượng Carbon trao đổi (hấp thụ) của hệ
sinh thái rừng mưa nhiệt đới Nam Cát
Tiên bằng phương pháp Eddy-Covariance.
Hội Nghị khoa học toàn quốc về sinh thái
và tài nguyên sinh vật lần thứ 6. Hà Nội
21/10/2015, tr. 1310–1316.
Hirata R., Saigusa N., Yamamoto S., Ohtani
Y., Ide R., Asanumae J., Gamo M., Hirano
T., Kondo H., Kosugi H., Li S. G., Nakai

Y., Takagi K., Tani M. and Wang H.,
2008. Spatial distribution of carbon
balance in forest ecosystems across East
Asia.
Agricultural
and
Forest
Meteorology, 148: 761–775.
Trần Công Huấn, Đinh Bá Duy, Kurbatova J
A., Deshcherevskaya O. A., Avilov V. A.,
2012 Cơ sở lý thuyết của phương pháp
phương sai rối trong nghiên cứu dịng
nhiệt, ẩm, khí CO2 và các đặc trưng ỹ
thuật của Trạm quan trắc dịng Nam Cát
Tiên. T p chí Khoa học và Công nghệ
Nhiệt đới, 1: 100–107.
Kato T. and Tang Y., 2008. Spatial variability
and major controlling factors of CO2 sink
strength in Asian terrestrial ecosystems:
Evidence from eddy covariance data.
Global Change Biology, 14: 2333–2348.
Kominami Y., Jomura M., Dannoura M., Goto
Y., Tamai K., Miyama T., Kanazawa Y.,
Kaneko S., Okumura M., Misawa N.,
Hamada S., Sasaki T., Kimura H. and
Ohtani Y., 2008. Biometric and eddy
covariance based estimates of carbon
balance for a warm temperate mixed
forest in Japan. Agricultural and Forest
Meteorology, 148: 723–737.

Luyssaert S. et al., 2007. CO2 balance of
boreal, temperate, and tropical forests
derived from a global database. Global
Change Biology, 13: 2509–2537.
Miller S. D., Goulden M. L., Menton M. C.,
Rocha H. R., Freitas H. C., Figueira A. M.
383


Do Phong Luu et al.

S. and Sousa C. A. D., 2004. Biometric
and micrometeorological measurements of
tropical forest carbon balance. Ecological
Applications, 14: 114–126.
Malhi Y. et al., 2004. The above-ground
coarse wood productivity of 104
Neotropical forest plots. Global Change
Biology, 10: 563–591.
Malhi Y. et al., 2009. Comprehensive
assessment of carbon productivity,
allocation and storage in three Amazonian
forests. Global Change Biology, 15:
1255–1274.
Viên Ngọc Nam, 2011. Nghiên cứu khả năng
cố định carbon của rừng ngập mặn trong
Khu Dự trữ sinh quyển Cần Giờ, thành
phố Hồ Chí Minh. Báo cáo kết quả nghiên
cứu đề tài Sở KH&CN thành phố Hồ Chí
Minh. 118 tr.

Saigusa N., Yamamoto S., Murayama S.,
Kondo H. and Nishimura N., 2002. Gross

384

primary production and net ecosystem
production of a cool-temperate deciduous
forest estimated by the eddy covariance
method.
Agricultural
and
Forest
Meteorology, 112: 203–215.
Saigusa N., Yamamoto S., Ohtsuka T.,
Murayama S., Kondo H. and Koizumi H.,
2005. Inter-annual variability of carbon
budget components in a cool-temperate
deciduous forest in Japan (Takayama,
AsiaFlux). Phyton (Austria) special issue:
“APGC 2004”, 45: 81–88.
Saigusa N., Yamamoto S., Hirata R., Ohtani
Y., Ide R., Asanuma J., Gamo M., Hirano
T., Kondo H., Kosugi Y., Li S. G., Nakai
Y., Takagi K., Tani M. and Wang H.,
2008. Temporal and spatial variations in
the seasonal patterns of CO2 flux in
boreal, temperate, and tropical forests in
East Asia. Agricultural and Forest
Meteorology, 148: 700–713.