Xây dựng bản đồ cấp năng suất cho rừng keo lai tại tỉnh thừa thiên huế

1
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của đề tài nghiên cứu
Ở Thừa Thiên Huế, Keo lai hiện đang là cây chiếm ưu thế về diện tích trong rừng
trồng sản xuất, đặc biệt là cho nguyên liệu giấy. Nhu cầu về rừng trồng loài cây này ngày
càng cao khi trên địa bàn có nhiều nhà máy chế biến gỗ có sử dụng gỗ Keo lai. Mặc dù cây
Keo lai hiện chiếm tỷ trọng lớn trong rừng sản xuất ở Thừa Thiên Huế, nhưng nó vẫn chưa
được chú trọng nghiên cứu nhiều. Đặc biệt là khả năng dự báo năng suất, sản lượng để
người dân có hướng đầu tư, sản xuất có hiệu quả kinh tế cao hơn. Đây không chỉ là vấn đề
có ảnh hưởng đến nguồn thu nhập của người dân mà còn có tính chất quyết định đến sự phát
triển tài nguyên rừng, đặc biệt là rừng trồng sản xuất.
Thông thường, các nghiên cứu dự đoán sản lượng chỉ tập trung vào dự đoán sản
lượng gỗ của các khu rừng, mà phần chính là thân cây. Chỉ tiêu dùng để dự báo sản lượng là
dựa vào cấp đất và tuổi cây. Các nhà khoa học thường sử dụng chỉ tiêu chiều cao (thường là
chiều cao tầng trội), được xem như là chỉ tiêu đánh giá tổng hợp của tất cả các điều kiện lập
địa, sinh thái và biện pháp kỹ thuật, cùng với chỉ tiêu tuổi cây để xác định cấp đất cho các
khu rừng trồng thuần loài đều tuổi. Sản lượng dự báo thường là trữ lượng theo mét khối nên
mang tính khoa học cao, nhưng lại khó áp dụng cho người dân trong thực tiễn, đặc biệt là
rừng phục vụ cho nguyên liệu giấy, khi sản phẩmrừng thường được đo lường bằng tấn
(trọng lượng). Các nghiên cứu trước đây về Keo lai trên địa bàn chủ yếu chú trọng đến đặc
tính sinh vật học, sinh thái học, một số công trình về vấn đề sản lượng cho loài Keo lai chỉ
tập trung chủ yếu vào việc xây dựng các biểu sản lượng, quá trình tăng trưởng, sinh trưởng
mà chưa có các công trình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lâm phần
keo lai cũng như lập bản đồ cấp năng suất cho rừng Keo lai trên địa bàn.
Do đó, việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất rừng Keo lai và trên cơ sở
đó xây dựng bản đồ cấp năng suất là rất cần thiết không chỉ cho các nhà hoạch định chính
sách mà còn rất thiết thực cho các tổ chức và hộ trồng rừng Keo lai nhằm nâng cao sản
lượng rừng Keo lai, đáp ứng nhu cầu của thị trường, nâng cao đời sống kinh tế cho những
hộ gia đình sống ở vùng sâu, vùng xa có đất trồng rừng.
2. Mục đích nghiên cứu
2.1. Mục tiêu chung

Xây dựng được mô hình dự báo năng suất và lập bản đồ cấp năng suất góp phần phát
triển bền vững diện tích rừng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế
2.2. Mục tiêu cụ thể
- Đánh giá được hiện trạng và cơ sở cho phát triển rừng trồng Keo lai trên địa bàn
tỉnh Thừa Thiên Huế
- Xác định được một số nhân tố ảnh hưởng đến năng suất rừng Keo lai trên địa bàn.
- Xây dựng được mô hình tương quan dự báo năng suất rừng Keo lai và thể hiện dưới
dạng bản đồ cấp năng suất.
3. Những đóng góp mới của đề tài
3.1. Đóng góp về khoa học:
Góp phần hoàn thiện cơ sở khoa học cho dự báo năng suất rừng nhằm phát triển bền
vững diện tích rừng trồng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
2
Góp phần ứng dụng khoa học sản lượng rừng với công nghệ GIS vào việc thể hiện
cấp năng suất rừng dưới dạng các bản đồ số hóa.
Bước đầu sử dụng biến giả (biến Dummy) cho các nhân tố định tính trong tương
quan hồi qui đa biến để dự báo năng suất rừng trồng.
3.2. Đóng góp về thực tiễn:
Xây dựng và thể hiện năng suất rừng Keo lai dưới dạng bản đồ số tạo điều kiện thuận
lợi cho công tác quản lý, định hướng phát triển bền vững rừng trồng Keo lai trên địa bàn
nghiên cứu, cũng như cho người dân khi sử dụng.
4. Giới hạn của đề tài nghiên cứu:
4.1. Về đối tượng nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu là những lâm phần Keo lai trồng thuần loài, đều tuổi và được
khai thác tại tuổi 6. Rừng được trồng bằng cây con có bầu theo phương pháp giâm hom,
rừng chưa qua tỉa thưa. Các rừng Keo lai không phân biệt theo các xuất xứ hay dòng.
4.2. Về không gian và thời gian nghiên cứu:
Nghiên cứu được tiến hành trên các địa bàn có diện tích rừng trồng Keo lai lớn và đã
có khai thác nhiều. Do đó, các huyện Quảng Điền, Phú Vang và thành phố Huế do diện tích
rừng Keo lai ít và chưa tiến hành khai thác nên không điều tra trong nghiên cứu này.

Số liệu nghiên cứu được thu thập, khảo sát tại 327 lô rừng Keo lai thuộc địa phận hành
chính của 38 xã và 6 huyện, các lô rừng được khai thác vào các năm 2010, 2011 và 2012.
CHƯƠNG 1:
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Các phương pháp dự đoán sản lượng rừng
1.1.1. Trên thế giới:
Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu phân loại lập địa rừng cũng như phân cấp năng
suất. Sự khác nhau là do điều kiện địa lý tự nhiên, cường độ kinh doanh rừng, trình độ khoa
học, kỹ thuật lâm sinh, khác nhau nên các hệ thống phân loại cũng khác nhau. Có 2
phương pháp dự báo sản lượng rừng là: Phương pháp trực tiếp, dựa vào lượng tăng trưởng
thực tế của cây rừng được sử dụng để xác định năng suất rừng. Trong khi đó, phương pháp
gián tiếp sử dụng việc đánh giá, tính toán thông qua các nhân tố khác như thổ nhưỡng, địa
hình, thảm thực vật, điều kiện lập địa, hoặc sự kết hợp của các nhân tố này để xác định
chất lượng lập địa và năng suất rừng. Để thuận tiện cho việc dự đoán sản lượng rừng cho
các loài cây, các biểu sản lượng đã được lập cho các loài cây trồng, các loại rừng phổ biến
trên thế giới, đặc biệt là cho vùng Trung Âu. Một số công trình về xây dựng mô hình sản
lượng bền vững cho rừng nhiệt đới, Các mô hình sinh trưởng và sản lượng thường đi từ các
mô hình toán học đơn giản dựa vào đường kính, chiều cao và tuổi cây, cho đến các mô hình
phức tạp phải sử dụng đến khoảng cách giữa các cây, điều kiện lập địa cũng như không gian
dinh dưỡng để mô tả sự cạnh tranh của các cây về dinh dưỡng, ánh sáng và nước.
Như vậy trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về lập biểu sinh trưởng và sản lượng,
trong đó có nhiều nghiên cứu về rừng nhiệt đới, nhưng lại thiếu vắng các nghiên cứu về các
rừng thuần loài đều tuổi, đặc biệt là các một số loài cây sinh trưởng nhanh đang được
trồng ở khu vực Châu Á.
3
1.1.2 Ở Việt Nam
Theo Vũ Tiến Hinh (2003) thì có 2 quan điểm chính trong việc phân chia đơn vị để
dự đoán sản lượng và biện pháp kinh doanh. Quan điểm thứ nhất gọi là phương pháp phân
chia hạng đất và quan điểm thứ hai gọi là cấp đất (Vũ Tiến Hinh, 2003).
Qua phần lớn các nghiên cứu về lập cấp đất cho thấy, với mỗi lâm phần thì chiều cao

ở tuổi xác định là chỉ tiêu biểu thị tốt mức độ phù hợp của lập địa với sinh trưởng của cây
trồng. Tuy nhiên, các tác giả khác nhau sử dụng các loại chiều cao khác nhau để xây dựng
biểu cấp đất hay biểu quá trình sinh trưởng nhưng phần lớn là sử dụng chiều cao bình quân
tầng trội hoặc là chiều cao cây tiết diện bình quân. Các hàm được sử dụng để xây dựng biểu
cấp đất, đường cong cấp đất thường là hàm Shumacher, Gompertz hay hàm Korf là tuỳ
thuộc vào loài cây, khu vực mà có độ chính xác và phù hợp khác nhau. Một số phương pháp
phổ biến thường được sử dụng để xây dựng, tuy nhiên, theo Nguyễn Ngọc Lung (1999) thì
do tính đơn giản nên phương pháp Affill được sử dụng phổ biến hơn.
Theo quan điểm phân chia hạng đất, thường sử dụng phương trình tương quan tuyến
tính nhiều lớp để xác định mối quan hệ giữa chỉ tiêu sản lượng với các nhân tố sinh thái và
mật độ. Các chỉ tiêu thông thường được sử dụng là điều kiện trồng rừng (mật độ, tuổi cây),
điều kiện địa hình (độ dốc, độ cao) điều kiện khí hậu (nhiệt độ, lượng mưa, chỉ số khô hạn),
Điều kiện đất đai (nguồn gốc đất trồng rừng, độ dày tầng đất, loại đất, thành phần cơ giới
đất, thực bì chỉ thị), một số chỉ tiêu lý hóa tính của đất (hàm lượng mùn, hàm lượng lân dễ
tiêu, hàm lượng Kali dễ tiêu, dung trọng, hàm lượng sét vật lý,…). Tuy nhiên với các nhân
tố định tính thường được mã hóa.
Một số công trình có sử dụng công nghệ GIS để phân cấp năng suất và phân vùng
trên bản đồ thường không sử dụng tương quan tuyến tính để xác định trọng số (hệ số hồi
qui) mà sử dụng phương pháp cho điểm cho từng nhân tố. Kết quả là phân chia mức độ phù
hợp của các loài cây theo các nhân tố và dự báo được năng suất bình quân.
1.2. NHẬN ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ CHUNG
Đã có nhiều công trình nghiên cứu về lập biểu cấp đất, biểu sản lượng và biểu sản
phẩm cho những loài cây trồng phổ biến, trong đó có Keo lai. Việc dự đoán năng suất rừng
hay sản lượng rừng trước đây thường dựa vào một số yếu tố cơ sở (thường là chiều cao của
lâm phần) và thường xảy ra sau khi rừng đã trồng nhiều năm nên ảnh hưởng đến quyết định
trong chọn loài cây trồng, ảnh hưởng đến đời sống, hiệu quả đầu tư trong công tác trồng
rừng. Bên cạnh đó, với quan điểm phân chia hạng đất vẫn còn rất ít công trình nghiên cứu.
Việc sử dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn còn khó khăn và tốn nhiều công sức trong
điều tra, đo đếm.
Các nghiên cứu kết hợp của GIS với dự báo năng suất trước đây chỉ mang tính định

tính mà chưa lượng hóa được sự ảnh hưởng từng nhân tố đến năng suất rừng.
Trên cơ sở các ưu điểm của phương pháp tương quan đa biến trong dự đoán năng
suất rừng kết hợp cùng với các ưu điểm thể hiện của GIS, việc xây dựng một bản đồ cấp
năng suất cho rừng Keo lai trên quan điểm phân chia hạng đất là rất cần thiết và có ý nghĩa
quan trọng cả về phương pháp luận cũng như thực tiễn sản xuất.
4
CHƯƠNG 2:
NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Nội dung nghiên cứu:
2.1.1. Đánh giá hiện trạng rừng và công tác trồng rừng trên địa bàn tỉnh Thừa
Thiên Huế giai đoạn 2000- 2010
2.1.1.1. Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp tại tỉnh Thừa Thiên Huế
2.1.1.2. Thực trạng công tác trồng rừng tại Thừa Thiên Huế giai đoạn 2000 – 2010.
2.1.1.3. Đánh giá công tác phát triển rừng trồng Keo lai giai đoạn 2000 – 2010
2.1.1.4. Xác định một số nhân tố cơ sở của việc phát triển rừng trồng Keo lai
2.1.2. Xây dựng mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai tại Thừa Thiên Huế.
2.1.2.1. Phân tích hệ số đường ảnh hưởng của các nhân tố
2.1.2.2. Xây dựng mô hình theo dạng tương quan hồi qui đa biến
2.1.2.3. Kiểm tra sự thích ứng và lựa chọn mô hình phù hợp
2.1.3. Xây dựng bản đồ cấp năng suất cho rừng trồng Keo lai
2.1.3.1. Xây dựng các lớp bản đồ chuyên đề theo các nhân tố
2.1.3.2. Xây dựng bản đồ cấp năng suất cho rừng Keo lai tại Thừa Thiên Huế.
2.1.3.3. Đề xuất hướng ứng dụng bản đồ
2.2. Phương pháp nghiên cứu:
2.2.1. Phương pháp thu thập số liệu thứ cấp:
Thu thập các số liệu về diễn biến tài nguyên rừng, công tác trồng rừng trong những
năm qua tại chi cục kiểm lâm, chi cục lâm nghiệp tỉnh Thừa Thiên Huế.
Thu thập số liệu về nhiệt độ trung bình, tổng lượng mưa của các tháng từ năm 1990
đến 2012 để làm cơ sở xây dựng bản đồ nhiệt độ bình quân và tổng lượng mưa hàng năm.
Các lớp bản đồ về hiện trạng rừng (năm 2011), bản đồ thổ nhưỡng,… được kế thừa

và thu thập tại trung tâm qui hoạch và thiết kế Nông Lâm nghiệp tỉnh Thừa Thiên Huế.
2.2.2. Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp:
- Phỏng vấn 270 hộ gia đình trồng Keo lai, nhà máy chế biến dăm gỗ trên địa bàn về
các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định trồng rừng Keo lai và nhu cầu về gỗ từ rừng Keo lai.
- Điều tra tại 327 lô rừng thuộc 38 xã của 6 huyện có nhiều diện tích Keo lai được
trồng và khai thác tại tuổi 6 trong các năm 2010, 2011 và 2012, đo đếm các chỉ tiêu theo
phiếu điều tra bao gồm:
Vị trí (tọa độ): Tiến hành xác định vị trí lô khai thác bằng máy định vị GPS.
Diện tích lô khai thác: được xác định qua hồ sơ thiết kế khai thác hoặc theo diện tích
đất được giao trong giấy chứng nhận quyền sử dụng đất của hộ gia đình. Trong trường hợp
diện tích lớn thì sử dụng ô mẫu 1000 – 2000m
2
tùy thuộc vào năng lực khai thác của đơn vị.
Độ cao: Tiến hành xác định độ cao của lô rừng bằng máy định vị GPS.
Độ dốc: Tiến hành đo độ dốc của lô rừng bằng máy đo độ dốc trên la bàn cầm tay.
Một số tính chất của đất: đào 1 phẫu diện đất trên lô rừng. Sau đó, xác định các chỉ
tiêu: Loại đất, độ dày tầng đất, thành phần cơ giới đất.
Xác định sản lượng nà năng suất:
Sản lượng của lô rừng, là sản lượng gỗ thương phẩm, bao gồm khối lượng gỗ gia dụng
(gỗ xẻ) và khối lượng gỗ làm nguyên liệu (dăm gỗ) và được tính bằng đơn vị tấn.
5
SLr = SLd+SLg (Sản lượng rừng = sản lượng gỗ dăm + sản lượng gỗ tròn) (tấn)
Sản lượng rừng được tính là tổng khối lượng gỗ đã bóc vỏ.
Trong đó sản lượng gỗ dăm (SLd) được tính bằng tổng khối lượng (tấn) của các
chuyến xe vận chuyển và được cân tại các nhà máy dăm gỗ (gỗ đã bóc vỏ).
Khối lượng gỗ tròn dùng cho mộc dân dụng hoặc bao bì được tính theo thể tích hình
khối nón cụt tròn xoay. Sau đó được qui đổi ra khối lượng bằng cách nhân với khối lượng
thể tích của gỗ (được đo tính theo gỗ không vỏ). Sử dụng công thức đơn Smalian để tính.
Năng suất được tính bằng tổng sản lượng khai thác chia cho diện tích lô rừng khai
thác.

2.2.3. Phương pháp xử lý số liệu
Đánh giá hiện trạng công tác trồng rừng trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế
- Phân tích, tổng hợp các số liệu thành các bảng, biểu đồ.
- Tính toán một số chỉ tiêu đánh giá hiệu quả kinh tế thông dụng như tổng chi phí,
tổng thu nhập, giá trị hiện tại của chi phí, thu nhập và thu nhập ròng, tỷ suất lợi nhuận vốn,
tỷ suất hoàn vốn nội tại.
Xây dựng mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai:
- Sử dụng phương pháp phân tích hệ số đường ảnh hưởng để đánh giá sự ảnh hưởng
của các nhân tố đến năng suất (Nguyễn Hải Tuất và ccs, 2006).
- Mô hình dự báo sản lượng được xác lập trên cơ sở tương quan tuyến tính đa biến.
Trong đó, sản lượng (tấn/ha/6 năm) là biến phụ thuộc còn biến độc lập là biến định lượng và
một số biến độc lập là biến định tính. Số lượng các lô rừng tham gia vào việc xây dựng mô
hình là 240 lô bao gồm 100 lô rừng trồng quảng canh và 140 lô rừng trồng thâm canh.
Các dạng mô hình dự báo sản lượng bao gồm:
Dạng 1: Nhân tố độ dốc và độ cao là biến định lượng còn các biến định tính khác sẽ
sử dụng biến Dummy (biến giả)
Dạng 2: Tất cả các biến sử dụng đều là biến Dummy
Dạng 3: Nhân tố độ dốc và độ cao là biến định lượng còn các biến định tính khác sẽ
sử dụng biến dạng mã hóa
Dạng 4: Tất cả các biến đề sử dụng dưới dạng mã hóa
Mô hình được kiểm nghiệm với 87 lô rừng độc lập, không tham gia vào việc xây
dựng mô hình bao gồm 35 lô rừng trồng quảng canh và 52 lô rừng trồng thâm canh.
Việc lựa chọn mô hình được dựa trên các chỉ số:
- Các tham số của biến độc lập tồn tại
- Hệ số tương quan hồi qui (R) và Hệ số xác định (R
2
) cao nhất
- Các chỉ số nhân tố tương quan (CF), sai số tuyệt đối (Δ), sai lệch dự báo (PE), sai
số dự báo trung bình tương tối (Δ%) là nhỏ nhất (Stephy et.al, 2013; Chave et al., 2005).
Xây dựng bản đồ cấp năng suất cho rừng Keo lai

- Thu thập, xây dựng các lớp bản đồ chuyên đề với các nhân tố điều tra và có ảnh
hưởng đến sản lượng rừng gồm: độ dốc, độ cao, loại đất, thành phần cơ giới đất, độ dày tầng
đất, nhiệt độ trung bình năm, và tổng lượng mưa hàng năm.
- Sử dụng công nghệ GIS để chồng ghép các lớp bản đồ chuyên đề, tạo được bản đồ
thành quả về năng suất rừng Keo lai trồng quảng canh và thâm canh tại Thừa Thiên Huế.
6
CHƯƠNG 3:
ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI KHU VỰC NGHIÊN CỨU
3.1. Điều kiện tự nhiên
Thừa Thiên Huế là một trong những tỉnh thuộc vùng kinh tế trọng điểm Bắc Trung
bộ. Phía Bắc giáp tỉnh Quảng Trị, Phía Nam giáp thành phố Đà Nẵng và tỉnh Quảng Nam,
Phía Đông giáp biển Đông, Phía Tây giáp nước Cộng hoà dân chủ nhân dân Lào.
Toàn bộ diện tích của tỉnh là một mặt nghiêng từ Tây sang Đông theo hình cánh cung
từ A Lưới đến Hải Vân. Địa hình của tỉnh Thừa Thiên Huế có thể chia làm 3 vùng (vùng
núi, vùng gò đồi, vùng đồng bằng và cát ven biển).
Thừa Thiên Huế nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa. Nhiệt độ trung bình năm
vùng đồng bằng 23,5
0
C, vùng núi từ 21,4 - 24,4
0
C. Thừa Thiên Huế là một trong số ít tỉnh
có lượng mưa cao nhất nước. Lượng mưa trung bình hàng năm của toàn tỉnh đều trên
3.400mm, có nơi trên 4.000mm. Địa bàn chịu ảnh hưởng của 2 loại gió chính (Gió mùa
Đông Bắc vào mùa mưa, và gió mùa Tây Nam vào mùa hè). Bão thường xuất hiện từ tháng
7 -11 trong năm, bình quân mỗi năm địa bàn tỉnh ảnh hưởng từ 3 - 4 cơn bão lớn.
Trên tỉnh Thừa Thiên Huế có những nhóm đất chính: Nhóm đất Feralit phát triển
trên các loại đá mẹ khác nhau (chiếm 73,2%), Nhóm đất phù sa ven sông suối (chiếm 3,0%)
Nhóm đất cát nội đồng và ven biển (chiếm 4,5%), Các loại đất khác(chiếm 19,3%)
3.2. Điều kiện kinh tế xã hội
Dân số toàn tỉnh là: 1.103.136 người (năm 2012). Trên địa bàn tỉnh có 5 dân tộc cùng

sinh sống đó là dân tộc Kinh, Cơ Tu, Tà Ôi, Bru-Vân Kiều và PaHy. Các ngành sản xuất
chủ yếu là Nông – Lâm – Công nghiệp, thủy sản và dịch vụ thương mại, trong đó thương
mại dịch vụ chiếm tỷ trọng lớn và là lợi thế của Tỉnh. Thừa Thiên Huế có hệ thống giao
thông, y tế, giáo dục, thông tin văn hóa tương đối tốt đáp ứng được nhu cầu của người dân.
CHƯƠNG 4:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Thực trạng phát triển rừng Keo lai tại tỉnh Thừa Thiên Huế
4.1.1. Biến động cơ cấu diện tích rừng Keo lai trong rừng trồng tại Thừa Thiên Huế
Trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế, trong giai đoạn từ 1999 đến 2010, có tất cả 12 mô
hình trồng rừng khác nhau theo loài cây. Trong đó, mô hình trồng rừng bạch đàn thuần loại
chỉ có 10 ha được trồng vào năm 2002. Mô hình trồng cây bản địa xen Keo thường được
trồng ở các rừng phòng hộ. Tuy nhiên, mô hình này cũng có xu hướng giảm dần về diện
tích. Diện tích trồng Thông và Thông xen Keo không nhiều và chỉ tập trung từ năm 1999
đến 2005, trong đó năm 2002 và 2003 không trồng. Phi lao là loài cây trồng chính chưa có
cây thay thế cho vùng cát ven biển. Do đó hàng năm, loài cây này vẫn được duy trì trồng
rừng nhưng với diện tích không đáng kể và chủ yếu là vùng cát ven biển. Cây bản địa được
trồng ở hầu hết tất cả các năm, tuy nhiên diện tích trồng rừng loài cây này không lớn và
được trồng ở rừng phòng hộ và rừng đặc dụng.
Trong số các loài Keo thì loài Keo lá tràm hầu như không còn được ưa chuộng. Từ
năm 2003 đến nay người dân không còn trồng rừng Keo lá tràm trên địa bàn. Thay vào đó,
7
có một số loài Keo khác đã được khảo nghiệm và trồng thử nghiệm ở các vùng đất cát nội
đồng và đất cát ven biển như Keo chịu hạn, Keo lưỡi liềm. Trong số các loài cây được sử
dụng trồng rừng tại Thừa Thiên Huế giai đoạn 1999 – 2010 thì tổng diện tích loài Keo lai là
23.839 ha, chiếm hơn 50% trong tổng số 46.371 ha trồng rừng của toàn Tỉnh.
Qua biểu đồ 4.1, nhận thấy, vào năm 1999, mô hình trồng rừng bằng cây bản địa xen
Keo là chiếm ưu thế với 72% tổng diện tích rừng trồng. Tiếp theo là các loài cây bản địa.
Thời kỳ này Keo lá tràm và Keo tai tượng đã chiếm tỷ lệ nhất định. Trong khi đó Keo lai
chưa được giới thiệu và đưa vào trồng rừng trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.

Tuy nhiên, vào năm 2005, sau 5 năm, cơ cấu, tỷ lệ diện tích các loài cây trồng đã có
sự thay đổi đáng kể được thể hiện qua biểu đồ 4.2. Vào năm 2005, cây Keo lai hom đã được
giới thiệu và trồng khá phổ biến. Diện tích trồng loài cây Keo lai hom chiếm 50% tổng diện
tích trồng rừng của cả tỉnh. Mô hình trồng cây bản địa và cây bản địa xen Keo vẫn đang còn
chiếm tỷ lệ khá cao, với 22% tổng diện tích được trồng. Tuy nhiên giai đoạn này Keo lá
tràm không còn được ưa chuộng trong trồng rừng sản xuất. Thay vào đó, Keo lưỡi liềm đã
được khảo nghiệm và trồng rộng rãi trên các diện tích vùng đất cát ven biển với 11% tổng
diện tích trồng rừng của tỉnh.

Cơ cấu các loài cây trồng rừng tại tỉnh thừa Thiên Huế lại có sự thay đổi mạnh ở giai
đoạn năm 2010 so với những năm trước. Vào giai đoạn này, cây Keo lai hom đã được trồng
rộng rãi ở hầu hết các chương trình dự án, từ các công ty lâm nghiệp cho đến các hộ gia
Biểu đồ 4.1: tỷ lệ các loài cây được trồng
rừng tại Thừa Thiên Huế năm 1999
Biểu đồ 4.2: tỷ lệ các loài cây được trồng
rừng tại Thừa Thiên Huế năm 2005
Biểu đồ 4.3: tỷ lệ các loài cây
được trồng rừng tại Thừa
Thiên Huế năm 2010
Biểu đồ 4.5: Diện tích trồng rừng bằng Keo lá tràm,
keo tai tượng và Keo lai tại Thừa Thiên Huế trong
giai đoạn 1999 đến 2010
8
đình. Diện tích loài cây Keo lai hom được trồng chiếm đến 90% tổng diện tích trồng rừng
của cả Tỉnh. Nhìn chung, đến năm 2010, chỉ còn 4 mô hình trồng rừng chủ yếu là Keo lai
hom ở hầu hết các điều kiện lập địa, đặc biệt ở vùng đồi núi. Keo lưỡi liềm được trồng ở đất
cát ven biển, cát nội đồng. Phi lao cũng được sử dụng trồng rừng ven biển, phòng hộ chống
cát bay, cát chảy. Cây bản địa vẫn được trồng tuy nhiên với diện tích rất nhỏ và chủ yếu là
rừng trồng phòng hộ của các ban quản lý rừng phòng hộ trên địa bàn.
Qua biểu đồ 4.5 cho thấy, nếu như vào năm 1999, Keo lai chưa được trồng thì đến

năm 2009, diện tích rừng trồng loài cây này đã là 5.000 ha. Trong khi đó, Keo lá tràm hầu
như không được sử dụng để trồng rừng nữa. Keo tai tượng vẫn được trồng hàng năm, tuy
nhiên diện tích trồng rừng loài cây này không có sự đột biến và chiếm tỷ lệ tương đối thấp
so với loài Keo lai. Diện tích trồng rừng Keo lai giảm sút vào năm 2010, là do trong năm
này giá thu mua gỗ Keo lai trên địa bàn Thừa Thiên Huế giảm mạnh, trong khi đó giá thu
mua của cây sắn lại rất cao. Vì thế nhiều hộ gia đình đã trồng sắn thay cho trồng rừng Keo
lai trong năm này. Tuy nhiên, chỉ sau một năm người dân lại quay trở lại trồng Keo lai khi
giá thu mua cây Keo lai tăng đột biến trong khi giá thu mua sắn lại giảm rất mạnh.
4.1.2. Các cơ sở cho việc phát triển rừng Keo lai tại Thừa Thiên Huế
- Đặc điểm sinh vật học: Keo lai có nhiều đặc điểm sinh vật học và sinh thái học tốt
hơn và phù hợp hơn so với các loài cây lâm nghiệp khác.
- Chính sách Lâm nghiệp: Chính sách ổn định về quyền sử dụng đất là nhân tố chủ
đạo ảnh hưởng đến sự quyết định trồng rừng nói chung và trồng rừng Keo lai nói riêng.
- Hỗ trị kỹ thuật, tài chính: Các hộ gia đình trồng Keo lai đã có tham gia các lớp tập
huấn kỹ thuật. Các hộ có thể được vay tín dụng dài hạn với lãi suất ưu đãi, hoặc được hỗ trợ
cây giống, phân bón để trồng rừng Keo lai từ các dự án phát triển lâm nghiệp.
- Chi phí thấp: Chi phí trồng rừng Keo lai thấp và phụ thuộc vào kỹ thuật trồng rừng.
Nhìn chung, tổng chi phí cho trồng 1 ha Keo lai quảng canh khoảng trên 4 triệu đồng, trong
khi với mô hình trồng thâm canh khoảng trên 13 triệu đồng.
- Lợi nhuận cao: Trồng rừng Keo lai đem lại hiệu quả kinh tế cao. Giá trị thu nhập
hiện tại ròng của trồng rừng thâm canh có thể mang lại hiệu quả gấp đôi so với trồng quảng
canh (31,9 triệu so với 16,9 triệu). Nếu có tổ chức khai thác vận chuyển để bán trực tiếp cho
nhà máy thì thu nhập lại còn cao hơn nữa (38,9 triệu). Do đó, trong điều kiện đất đai hạn
chế, trồng rừng thâm canh là mô hình canh tác hiệu quả, bền vững và phù hợp nhất.
- Giá thu mua ổn định: Trong 10 năm qua, giá gỗ Keo lai tại thị trường tỉnh Thừa
Thiên Huế có xu hướng ổn định trong các năm đầu sau đó tăng rất nhanh (tăng khoảng 12%
mỗi năm). Tuy nhiên, vào năm 2010 do sự suy thoái kinh tế, nhu cầu nguyên liệu giấy của
các nước, đặc biệt là từ Hàn Quốc, Trung Quốc và Nhật bản giảm trong khi đó nguồn cung
ứng lại nhiều nên giá của nguồn nguyên liệu này có sự giảm sút một cách nghiêm trọng.
Đến năm 2011, giá nguyên liệu của loài cây này lại tăng rất nhanh. Sự tăng trở lại giá gỗ

Keo lai là một động lực lớn để người dân tham gia trồng rừng Keo lai ngày càng nhiều hơn.
- Thị trường sẵn có: Hàng năm, nhu cầu gỗ Keo lai sử dụng trong công nghiệp chế
biến trên 300.000 tấn gỗ Keo tươi để có thể chế biến được 150.000 tấn dăm gỗ khô tuyệt đối
để xuất khẩu. Bên cạnh đó nhiều nhà máy chế biến gỗ (mộc xuất khẩu) đều có nhu cầu thu
mua từ 2000 đến 4000 m
3
khối gỗ tròn hằng năm.
9
- Lợi thế so sánh so với Cao su: So với cây Cao su, Cây keo lai có một số lợi thế nhất
định như: Thời gian có thể hoàn vốn với cây Keo lai chỉ là 6 năm, so với 15 năm đối với
loài Cao su. Đây là thời gian quá dài đối với người dân, đặc biệt là những người dân nghèo.
Cây Keo lai là loài cây cho hiệu quả cao với chỉ số tỷ suất lợi nhuận vốn là 2,26 lần. Trong
khi đó với cây Cao su thì tỷ suất này chỉ là 1,70 lần. Hàng năm, trên địa bàn phải hứng chịu
từ 5 – 10 cơn bão lớn nhỏ. Nếu trong vòng 10-15 năm mà có 1 cơn bão lớn xảy ra, thì chắc
chắn người trồng Cao su chưa kịp thu hồi vốn, sẽ thiệt hại kinh tế rất nhiều. Do đó, với đặc
trưng khí hậu của miền Trung, nếu thời gian thu hồi vốn quá dài như Cao su thì rủi ro về
kinh tế sẽ lớn hơn rất nhiều so với trồng rừng Keo lai.
4.2. xây dựng mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai tại Thừa Thiên Huế
4.2.1. Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến năng suất rừng Keo lai
Để phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến năng suất rừng Keo lai thì phương
pháp phân tích hệ số đường ảnh hưởng đã được sử dụng. Phương pháp hệ số đường ảnh
hưởng là một trong những phương pháp thống kê nhiều biến số. Trong trường hợp này ta
nghiên cứu mối quan hệ giữa năng suất (Y), hiệu quả, với các nhân tố đã được xác định.
4.2.1.1. Hệ số đường ảnh hưởng cho các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai
chung cho toàn tỉnh.
Qua kết quả phân tích hệ số đường ảnh hưởng của 4 mô hình, nhận thấy mô hình 1.1
và 1.2, có đầy đủ 8 nhân tố nghiên cứu ảnh hưởng đến năng suất. Trong khi đó, mô hình 1.3
và 1.4 chỉ có 4 nhân tố là có ảnh hưởng đến năng suất rừng Keo lai.
Qua các hệ số ảnh hưởng của 4 mô hình được lập thì nhân tố trồng thâm canh hoặc là
phương thức trồng có hệ số ảnh hưởng là dương (>0) và lớn nhất so với các nhân tố còn lại.

Điều này cho thấy mức độ ảnh hưởng của nhân tố này là lớn nhất đến năng suất rừng Keo
lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
Với mô hình 1.1 và 1.2 (Các biến định tính là biến Dummy), sau nhân tố trồng thâm
canh là nhân tố loại đất xói mòn trơ sỏi đá (DatE) cũng cho giá trị hệ số ảnh hưởng lớn. Tuy
nhiên hệ số ảnh hưởng của loại đất xói mòn trơ sỏi đá có giá trị âm chứng tỏ nó ảnh hưởng
nghịch biến với năng suất rừng Keo lai. Độ dày tầng đất cũng là nhân tố có ảnh hưởng mạnh
đến năng suất rừng Keo lai do có hệ số ảnh hưởng tương đối lớn. Tuy nhiên tùy theo các
cấp độ dày khác nhau mà hệ số ảnh hưởng có thể là dương khi độ dày tầng đất trên 100 Cm
(Day5) nhưng với độ dày nhỏ hơn 30 Cm (Day1) hoặc độ dày từ 30 đến 50 Cm (Day2) thì
hệ số ảnh hưởng lại có giá trị âm. Điều này cho thấy với độ dày nhỏ hơn 50 Cm thì sẽ làm
giảm năng suất rừng so với các cấp độ dày khác, còn nếu độ dày trên 100Cm thì sẽ cho năng
suất rừng cao hơn.
Nếu các biến định tính được mã hóa (mô hình 1.3 và 1.4), nhân tố độ dày là có giá trị
hệ số đường ảnh hưởng là dương chứng tỏ rằng khi độ dày càng lớn thì năng suất rừng Keo
lai có xu hướng tăng lên. Trong khi đó, nhân tố độ dốc và độ cao đều có ảnh hưởng lớn đến
năng suất tuy nhiên do chúng có hệ số ảnh hưởng là âm nên khi độ dốc hay độ cao càng lớn
thì năng suất sẽ càng giảm. Đồng thời, phương thức trồng là nhân tố có mức ảnh hưởng đến
năng suất lớn nhất khi hệ số ảnh hưởng của nhân tố này là trên 0,62. trong khi đó, độ dốc có
ảnh hưởng ít nhất khi hệ số ảnh hưởng chỉ là 0,15 và 0,11 cho mô hình1. 3 và 1.4 tương
ứng.
10
Trong 4 dạng mô hình được lập, dạng mô hình 1 (biến độ dốc và độ cao là biến định
lượng còn các biến định tính khác là biến Dummy) có hệ số xác định là lớn nhất (Bx =
0,843). Trong khi đó, với dạng mô hình 3 (độ dốc và độ cao là biến định lượng còn các nhân
tố định tính là biến mã hóa) thì hệ số xác định là thấp nhất (Bx =0,812). Hệ số ảnh hưởng
trực tiếp (K1) lớn nhất là ở mô hình 1.1 và nhỏ nhất là ở mô hình 1.3.
Như vậy, căn cứ vào hệ số đường ảnh hưởng và hệ số chính xác, nên sử dụng mô
hình 1.1 để dự báo năng suất rừng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế là tốt nhất.
4.2.1.2. Hệ số đường ảnh hưởng cho các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai trồng
quảng canh tại Thừa Thiên Huế

Kết quả phân tích hệ số đường ảnh hưởng của 4 mô hình cho thấy mô hình 2.1 có 5/7
nhân tố nghiên cứu có ảnh hưởng đến năng suất. Tuy nhiên với dạng mô hình 2.2, 2.3 và 2.4
chỉ có 4 nhân tố ảnh hưởng đến năng suất rừng Keo lai rõ rệt (có hệ số ảnh hưởng khác 0).
Qua các hệ số ảnh hưởng của 4 mô hình được lập, với dạng mô hình 2.1 và 2.2 (Các
biến định tính là biến Dummy) thì nhân tố loại đất (DatE và DatFj) cho giá trị hệ số ảnh
hưởng lớn. Tuy nhiên hệ số ảnh hưởng của 2 loại đất đều có giá trị âm chứng tỏ nó ảnh
hưởng nghịch biến với năng suất rừng Keo lai, hay nói cách khác 2 loại đất này cho năng
suất thấp hơn các loại đất khác. Độ dày tầng đất cũng là nhân tố có ảnh hưởng mạnh đến
năng suất rừng Keo lai do có hệ số ảnh hưởng tương đối lớn.
Nếu các biến định tính được mã hóa (mô hình 2.3 và 2.4), cho thấy nhân tố độ dày
tầng đất và thành phần cơ giới đất là có giá trị hệ số đường ảnh hưởng dương (>0) chứng tỏ
rằng khi độ dày càng lớn thì năng suất rừng Keo lai có xu hướng tăng lên, đồng thời năng
suất rừng sẽ tăng lên nếu từ đất cát pha đến thịt nhẹ và thịt trung bình. Trong khi đó, nhân tố
độ dốc và độ cao đều có ảnh hưởng lớn đến năng suất tuy nhiên do chúng có hệ số ảnh
hưởng là âm nên khi độ dốc hay độ cao càng lớn thì năng suất sẽ càng giảm.
Trong 4 dạng mô hình được lập thì mô hình 2.2, tất cả các biến đều là biến Dummy,
có hệ số xác định là lớn nhất (Bx = 0,678). Trong khi đó, với mô hình 2.4, các biến đều là
biến mã hóa, có hệ số xác định là thấp nhất (Bx =0,584). Đồng thời, hệ số ảnh hưởng trực
tiếp (K1) lớn nhất là ở mô hình 2.2 và nhỏ nhất là ở mô hình 2.4.
Như vậy, nếu căn cứ vào hệ số đường ảnh hưởng và hệ số xác định thì có thể sử dụng
mô hình 2.2 (tất cả các nhân tố đều là biến Dummy) để dự báo năng suất rừng Keo lai trồng
quảng canh địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế là tốt nhất.
4.2.1.3. Hệ số đường ảnh hưởng cho các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai trồng
thâm canh tại Thừa Thiên Huế
Trong 4 dạng mô hình được phân tích thì mô hình 3.1 có 4/7 nhân tố nghiên cứu, mô
hình 3.2, có 5/7 nhân tố nghiên cứu là có ảnh hưởng đến năng suất rừng Keo lai. Tuy nhiên
với dạng mô hình 3.3 và 3.4, chỉ có 2 nhân tố (độ dày tầng đất và độ dốc) có ảnh hưởng đến
năng suất rừng Keo lai, còn 5 nhân tố nghiên cứu khác là không có sự ảnh hưởng rõ rệt đến
năng suất trong trường hợp này.
Qua các hệ số ảnh hưởng của 4 dạng mô hình được lập, với dạng mô hình 3.1 và 3.2

(Các biến định tính là biến Dummy) thì nhân tố loại đất (DatE và DatFp) có ảnh hưởng đến
năng suất được thể hiện qua các hệ số ảnh hưởng âm. Độ dày tầng đất cũng là nhân tố có
ảnh hưởng mạnh đến năng suất rừng Keo lai do có hệ số ảnh hưởng tương đối lớn. Tuy
11
nhiên với độ dày tầng đất nhỏ hơn 30 Cm thì sẽ làm giảm năng suất rừng so với các cấp độ
dày khác, còn nếu độ dày trên 70 Cm thì sẽ cho năng suất rừng cao hơn.
Nếu các biến định tính được mã hóa (mô hình 3.3 và 3.4) nhận thấy nhân tố độ dày
tầng đất là có giá trị hệ số đường ảnh hưởng là dương. Trong khi đó, nhân tố độ dốc có ảnh
hưởng đến năng suất tuy nhiên lại có hệ số ảnh hưởng là âm.Trong 2 nhân tố này thì nhân tố
độ dày tầng đất có ảnh hưởng lớn hơn nhiều so với độ dốc do hệ số ảnh hưởng của độ dày
tầng đất là rất lớn so với độ dốc.
Trong 4 dạng mô hình được lập thì dạng mô hình 3.2, các biến đều là biến Dummy,
có hệ số xác định là lớn nhất (Bx = 0,813). Trong khi đó, với dạng mô hình 3.4, các biến
đều là biến mã hóa, có hệ số xác định là thấp nhất (Bx =0,705). Đồng thời, hệ số ảnh hưởng
trực tiếp (K1) lớn nhất là ở mô hình 3.2 và nhỏ nhất là ở mô hình 3.4.
Do đó, nếu căn cứ vào hệ số đường ảnh hưởng và hệ số xác định thì có thể sử dụng
mô hình 3.2 (tất cả các nhân tố đều là biến Dummy) để dự báo năng suất rừng Keo lai trồng
thâm canh địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế là tốt nhất.
Như vậy, nếu căn cứ vào hệ số đường ảnh hưởng và hệ số xác định thì với mô hình
dự báo năng suất chung cho toàn Tỉnh thì nên sử dụng dạng mô hình 1.1 (độ dốc và độ cao
là biến định lượng còn các biến định tính là biến Dummy). Còn nếu xây dựng mô hình dự
báo năng suất riêng cho từng trường hợp trồng thâm canh hay quảng canh thì nên sử dụng
dạng mô hình 2 (mô hình 2.2 và mô hình 3.2). Tuy nhiên, nếu xét về giá trị hệ số đường ảnh
hưởng và hệ số xác định cũng như sự đơn giản trong thực tiễn sản xuất thì ta nên chọn mô
hình 1.1 để dự báo năng suất rừng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế là tốt nhất.
4.2.2. Xây dựng mô hình dự đoán năng suất rừng Keo lai tại Thừa Thiên Huế
4.2.2.1. Các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai chung cho toàn Tỉnh
Với 240 ô mẫu đã xây dựng 4 mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai chung cho toàn
tỉnh Thừa Thiên Huế được thể hiện qua bảng 4.13.
Qua bảng 4.13 cho thấy mô hình 1.1 có nhân tố phương thức trồng là nhân tố ảnh

hưởng có ý nghĩa lớn nhất đến năng suất rừng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế vì
đây là nhân tố được chọn lọc đầu tiên trong số các nhân tố đưa vào trong mô hình. Đồng
thời, Căn cứ vào hệ số hồi qui cho thấy, trồng rừng thâm canh (T2) sẽ cho năng suất cao
hơn trồng rừng quảng canh 21,123 tấn/ha. Độ dày tầng đất lớn hơn 100 Cm (Day5) thì năng
suất của rừng sẽ cao hơn khoảng 9,194 tấn/ha, còn với độ dày tầng đất nhỏ hơn 30 Cm
(Day1) và độ dày từ 30 đến 50 Cm (Day2) thì sẽ có năng suất thấp hơn 14,230 hoặc 4,539
tấn/ha so với các độ dày tầng đất đối chứng hoặc có hệ số hồi qui = 0 (Độ dày từ 50 đến 100
Cm). Điều này cho thấy khi độ dày tầng đất tăng thì năng suất rừng Keo lai sẽ tăng lên theo.
Loại đất thịt nhẹ (CG2) sẽ cho năng suất thấp hơn các thành phần cơ giới khác là 2,884
tấn/ha. Loại đất xói mòn trơ sỏi đá (DatE) cho năng suất thấp hơn các loại đất khác là
27,621 tấn/ha. Các loại đất khác hầu như là không có sự sai khác nhau đáng kể do các hệ số
hồi qui đều không tồn tại. Tổng lượng mưa hàng năm từ 3700 đến 4000mm (M3) sẽ có năng
suất cao hơn các tổng lượng mưa hàng năm khác là 3,518 tấn/ha. Nhiệt độ trung bình từ 23
đến 24 độ (N3) và nhiệt độ trung bình trên 24 độ (N4) cho năng suất thấp hơn các mức nhiệt
độ đối chứng (nhiệt độ từ 22 đến 23 độ và nhiệt độ nhỏ hơn 22 độ) lần lượt là 6,649 tấn/ha
và 8,989 tấn/ha.
12
Bảng4.13. Các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai tại Thừa Thiên Huế
MH Biến/nhân tố Hệ số hồi qui (bi) R R
2
S
N
2
CF
1.1
Tự do 54,040
0,92 0,84 50,99 1.18E+11
T2 21,123
Day5 9,194
Day1 - 14,230

DatE - 27,621
Dodoc - 0,322
Docao - 0,022
CG2 - 2,884
Day2 - 4,539
M3 3,518
N4 - 8,989
N3 - 6,649
1.2
Tự do 32,225
0.91 0,83 54,09 5.57E+11
T2 21,668
Day5 8,776
Day1 - 14,460
DatE - 26,770
C1 8,713
D2 5,319
CG2 - 2,091
C2 5,612
Day2 - 4,928
D7 - 6.267
M3 3,772
N3 - 3,836
D6 - 3,318
1.3
Tự do 2,961
0,90 0,81 58,99 6.45E+12
Pttrong 22,253
Doday 6,142
Dodoc - 0,317

Docao -0,014
1.4
Tự do 3,748
0,90 0,80 62,32 3.41E+13
Pttrong 23,227
Doday 6,187
Capdoc - 1,348
Capcao - 2,803
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích trên SPSS)
Với 2 nhân tố định lượng là độ dốc và độ cao, cả 2 nhân tố này đều có quan hệ
nghịch biến với năng suất do hệ số hồi qui đều có giá trị nhỏ hơn không. Qua hệ số hồi qui
13
cho thấy, khi độ dốc tăng thêm 1 độ thì năng suất sẽ giảm đi 0,322 tấn/ha còn với độ cao,
khi độ cao tăng lên 1 mét thì năng suất sẽ giảm đi 0,022 tấn/ha.
Tương tự dạng mô hình 1.1, mô hình 1.2 cũng có sự tham gia đầy đủ của các nhân tố
nghiên cứu ảnh hưởng đến năng suất rừng Keo lai. Tuy nhiên, với tất cả các nhân tố đều là
biến Dummy nên số lượng biến nhiều hơn. Trong đó, phương thức trồng là nhân tố có ảnh
hưởng mạnh nhất đến năng suất. Độ dày tầng đất là nhân tố có ảnh hưởng tiếp theo sau
phương thức trồng. Tương tự, loại đất xói mòn trơ sỏi đá (E), sẽ cho năng suất thấp hơn các
loại đất khác là 26,770 tấn/ha. Đất thịt nhẹ (CG2) cho năng suất thấp hơn các loại thành
phần cơ giới khác là 2,091 tấn/ha. Các đai cao nhỏ hơn 100 mét (C1) và từ 100 đến 300 mét
(C2) sẽ cho năng suất cao hơn các đai cao khác là 8,713 tấn/ha và 5,612 tấn/ha tương ứng.
Cấp độ dốc từ 3 đến 8 độ (D2) sẽ cho năng suất cao hơn các cấp độ dốc đối chứng khác là
5,319 tấn/ha. Độ dốc từ 25 đến 30 độ (D6), độ dốc từ 30 đến 35 độ (D7) sẽ cho năng suất
thấp hơn các cấp độ dốc đối chứng khác tương ứng là 3,318 tấn/ha và 6,267 tấn/ha.
Với dạng mô hình 1.3 và 1.4 thì chỉ có 4 nhân tố tham gia vào mô hình. Trong đó
phương thức trồng thâm canh sẽ có năng suất cao hơn quảng canh từ 22 đến 23 tấn/ha. Khi
mức độ dày tăng lên 1 cấp, năng suất sẽ tăng thêm 6,1 tấn/ha. Tuy nhiên, khi độ dốc của đất
tăng lên 1 độ thì sẽ làm năng suất giảm đi 0,317 tấn/ha, khi độ cao tăng lên 1 mét thì năng
suất cũng sẽ giảm đi 0,014 tấn/ha (với mô hình 1.3) hoặc khi độ cao tăng lên 1 cấp thì năng

suất sẽ giảm đi 2,803 tấn/ha và khi độ dốc tăng lên 1 cấp thì năng suất sẽ giảm đi 1,348
tấn/ha (mô hình 1.4). Còn các nhân tố khác thì ảnh hưởng đến năng suất chưa rõ ràng. Điều
này có thể là do các nhân tố này chưa tuân theo qui luật tuyến tính nên không thích hợp cho
dạng mô hình tuyến tính với dạng mã hóa.
Trong 4 dạng mô hình thì ta thấy dạng mô hình 1.1 (độ dốc, độ cao là biến định
lượng còn các nhân tố khác là biến Dummy) có hệ số tương quan hồi qui R = 0,92 ứng với
hệ số xác định R
2
= 0,84 là lớn nhất còn thấp nhất là ở dạng mô hình 1.4 với R= 0,90 ứng
với R
2
= 0,80. Bên cạnh đó, các giá trị S
N
2
và CF của mô hình 1.1 lại cho giá trị nhỏ nhất
trong 4 dạng mô hình tương quan đã được xác định. Như vậy, có thể thấy rằng trong 4 dạng
mô hình thì mô hình 1.1 cho kết quả tốt hơn.
4.2.2.2. Các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai trồng quảng canh
Bảng 4.14 thể hiện 4 mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai trồng quảng canh tại
Thừa Thiên Huế trên cơ sở số liệu của 100 lô rừng trồng quảng canh đã được thu thập.
Qua bảng 4.14 nhận thấy, với mô hình 2.1 thì có được 7/27 biến tồn tại, trong các
nhân tố thì độ dày tầng đất là nhân tố khá quan trọng và có ảnh hưởng lớn đến năng suất
trong mô hình trồng rừng quảng canh. Loại đất xói mòn trơ sỏi đá (E) là cho năng suất thấp
nhất và sẽ thấp hơn các loại đất đối chứng khác đến 15,845 tấn/ha trong khi đó với loại đất
đỏ vàng trên đá biến chất (Fj) thì sẽ có năng suất cao hơn loại đất E nhưng thấp hơn các loại
đất khác là 5,243 tấn/ha. Điều này được thể hiện qua hệ số hồi qui của các loại đất này đều
có giá trị âm. Đất thịt trung bình sẽ cho năng suất cao hơn các loại đất khác đến 7,735
tấn/ha. Với hệ số hồi qui là -0,336 cho thấy mối quan hệ giữa năng suất với độ dốc là quan
hệ nghịch biến, khi độ dốc tăng lên 1 độ thì năng suất giảm đi 0,336 tấn/ha. Với giá trị hệ số
hồi qui cho thấy nhiệt độ trung bình từ 23 đến 24 độ (N3) cho năng suất thấp hơn các vùng

nhiệt độ khác 3,734 tấn/ha.
14
Bảng 4.14. Các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai trồng quảng canh tại TTH
MH Biến/nhân tố Hệ số hồi qui (bi) R R
2
S
N
2
CF
2.1
Tự do 38,123
0,81 0,66 37,70 1.54E+08
Day5 5,044
Day1 - 6,671
DatE -15,845
Dodoc - 0,336
DatFj - 5,243
CG3 7,735
N3 - 3,734
2.2
Tự do 37,624
0,81 0,66 38,33 2.11E+08
Day2 - 5,660
Day1 - 11,958
DatE - 18,374
D7 - 7,311
DatFj - 5,058
CG3 5,582
D6 - 4,994
D8 - 18,824

2.3
Tự do 22,724
0,78 0,60 42,60 1.78E+09
Doday 3,235
Dodoc - 0,296
Cogioi 3,741
Docao -0,008
2.4
Tự do 24,172
0,76 0,58 44,66 4.99E+09
Doday 3,122
Capdoc -1,370
Cogioi 3,831
Capcao -1,623
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích trên SPSS)
Tương tự mô hình 2.1, mô hình 2.2 có được 8/39 biến tồn tại của 4 nhân tố nghiên
cứu. Trong đó, độ dày tầng đất là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến năng suất rừng. Với
nhân tố loại đất cho thấy loại đất E cho năng suất thấp nhất, loại đất Fj có năng suất cao hơn
loại đất E nhưng thấp hơn các loại đất đối chứng 5,058 tấn/ha. Đất thịt trung bình cho năng
suất cao hơn các loại thành phần cơ giới khác 5,582 tấn/ha, Cấp độ dốc trên 35 độ sẽ cho
năng suất thấp nhất và thấp hơn các cấp độ dốc dưới 25 độ 18,824 tấn/ha.
Với dạng mô hình 2.3 và 2.4 cũng có 4 nhân tố tham gia vào mô hình. Trong đó, độ
dày tầng đất và thành phần cơ giới có quan hệ đồng biến còn độ dốc và độ cao lại có quan
hệ nghịch biến với năng suất rừng Keo lai.
Trong 4 dạng mô hình thì ta thấy dạng mô hình 2.1 (độ dốc, độ cao là biến định
lượng còn các nhân tố khác là biến Dummy) có hệ số tương quan hồi qui R = 0,81 ứng với
15
hệ số xác định R
2
= 0,66 là lớn nhất còn thấp nhất là ở dạng mô hình 2.4 với R= 0,76 ứng

với R
2
= 0,58. Bên cạnh đó, các giá trị S
N
2
và CF của mô hình 2.1 lại cho giá trị nhỏ nhất còn
mô hình 2.1 lại có giá trị S
N
2
và CF lớn nhất. Như vậy trong 4 dạng mô hình đã khảo sát thì
dạng mô hình 1 (mô hình 2.1) là cho kết quả tốt nhất.
4.2.2.3. Các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai trồng thâm canh
Bảng 4.15. Các mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai trồng thâm canh tại TTH
MH Biến/nhân tố Hệ số hồi qui (bi) R R
2
S
N
2
CF
3.1
Tự do 63,483
0,89 0,78 48,62 3.61E+10
Day5 22,374
Day1 - 10,510
DatE -21,632
Dodoc - 0,471
M3 3,575
Day4 7,415
DatFp - 7,223
M4 - 3,466

3.2
Tự do 52,257
0,87 0,76 53,79 4.79E+11
Day5 23,010
Day1 - 11,185
DatE -21,744
C1 4,785
M3 3,534
Day4 7,406
DatFp - 7,680
D2 4,305
3.3
Tự do 45,365
0,85 0,72 60,35 1.27E+13Doday 7,270
Dodoc - 0,407
3.4
Tự do 44,652
0,84 0,71 62,70 4.12E+13Doday 7,767
Capdoc - 4,793
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích trên SPSS)
Với mô hình 3.1 thì có được 8/27 biến tồn tại. Trong các nhân tố ảnh hưởng, độ dày
tầng đất là nhân tố quan trọng nhất và có ảnh hưởng lớn đến năng suất trong mô hình trồng
rừng thâm canh. Với xu hướng là độ dày càng lớn thì năng suất rừng càng cao. Tương tự,
loại đất E cho năng suất thấp nhất, loại đất Fp cho năng suất cao hơn loại đất E nhưng thấp
hơn các loại đất khác 7,223 tấn/ha. Với hệ số hồi qui là -0,471 cho thấy khi độ dốc tăng
thêm 1 độ, năng suất sẽ giảm 0,471 tấn/ha. Với giá trị của hệ số hồi qui cho thấy tổng lượng
mưa phù hợp cho rừng Keo lai là từ 3700 đến 4000mm (M3) với năng suất cao hơn là 3,575
tấn/ha nhưng nếu tổng lượng mưa trên 4000mm (M4) sẽ cho năng suất thấp hơn 3,466
tấn/ha so với các vùng tổng lượng mưa nhỏ hơn 3700 mm.
16

Với mô hình 3.2, có 8 biến thuộc 5 nhân tố nghiên cứu và có 2/7 nhân tố không tham
gia vào mô hình dự báo gồm nhiệt độ trung bình và thành phần cơ giới đất. Tương tự mô
hình 3.1, trong mô hình 3.2 độ dày tầng đất là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến năng suất
rừng. Loại đất xói mòn trơ sỏi đá (datE) là cho năng suất thấp nhất, tiếp theo là loại đất nâu
vàng trên phù sa cổ (datFp) là cho năng suất thấp hơn loại đất đối chứng khác và 3 loại đất
còn lại là 7,680 tấn/ha. Cấp độ dốc từ 3 đến 8 độ (D2) là cho năng suất cao hơn các cấp độ
dốc còn lại là 4,305 tấn/ha. Độ cao dưới 100 mét (C1) sẽ cho năng suất cao hơn các cấp độ
cao còn lại 4,875 tấn/ha. Các vùng có tổng lượng mưa thấp hơn 3700mm hoặc lớn hơn
4000mm thì không có sự sai khác nhau rõ rệt về năng suất và thấp hơn vùng có lượng mưa
từ 3700 đến 4000mm (M3) là 3,534 tấn/ha.
Với dạng mô hình 3.3 và 3.4 thì chỉ có 2 nhân tố tham gia vào mô hình bao gồm độ
dày tầng đất và độ dốc. Với độ dày tầng đất cho thấy quan hệ giữa độ dày tầng đất với năng
suất là quan hệ đồng biến. Tuy nhiên, với nhân tố độ dốc thì sẽ cho quan hệ nghịch biến
nghĩa là khi độ dốc tăng lên thì năng suất sẽ giảm đi. Đồng thời, khi độ dốc tăng lên 1 độ sẽ
làm năng suất giảm đi 0,407 tấn/ha, hoặc khi tăng lên 1 cấp, năng suất giảm đi 4,793 tấn/ha.
Trong 4 dạng mô hình thì ta thấy mô hình 3.1, có hệ số tương quan hồi qui R = 0,89
ứng với hệ số xác định R
2
= 0,78 là lớn nhất. Trong khi đó giá trị thấp nhất là ở dạng mô
hình 3.4 với R= 0,84 ứng với R
2
= 0,71. Bên cạnh đó, các giá trị S
N
2
và CF của mô hình 3.1
lại cho giá trị nhỏ nhất còn mô hình 3.4 lại có giá trị S
N
2
và CF lớn nhất. Như vậy dạng mô
hình 1 (mô hình 3.1) là cho kết quả tốt hơn so với các dạng mô hình còn lại.

4.2.3. Kiểm nghiệm và lựa chọn mô hình
4.2.3.1. Xác định các chỉ tiêu đánh giá mô hình:
Kết quả kiểm nghiệm từ số liệu của 87 lô rừng độc lập cho các mô hình đã xây dựng
được thể hiện qua bảng 4.16.
Bảng 4.16: Một số chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp mô hình dự báo năng suất
Mô
hình
∆(tấn/ha) ∆% (%) PE
(tấn/ha)
TB Max Min TB Max Min
1.1 1,95 9,92 0,03 4,62 28,50 0,09 0,15
1.2 3,05 10,82 0,02 7,93 38,23 0,06 0,51
1.3 3,15 16,33 0,13 8,00 46,93 0,40 0,25
1.4 3,10 14,74 0,09 7,88 42,36 0,14 0,28
2.1 2,68 13,96 0,04 9,93 54,02 0,10 1,09
2.2 4,14 16,48 0,08 14,30 56,50 0,33 0,94
2.3 3,08 8,70 0,15 10,74 46,20 0,70 0,17
2.4 2,98 8,46 0,10 10,44 51,59 0,51 0,07
3.1 2,65 9,86 0,06 5,17 21,25 0,12 -0,22
3.2 3,06 9,42 0,06 6,08 20,32 0,15 -0,15
3.3 3,02 11,38 0,08 5,90 20,26 0,18 -0,24
3.4 3,46 14,78 0,07 6,86 26,32 0,16 -0,27
Ghi chú:
∆: sai số tuyệt đối ∆%: sai lệch dự báo tương đối (%)
PE: Prediction Error (sai lệch dự báo)
17
Từ bảng 4.16 cho thấy từ mô hình 1.1 đến 1.4 và từ 2.1 đến 2.4, chênh lệch giữa giá
trị lý thuyết và giá trị thực tế đều có giá trị dương (PE>0). Điều này có nghĩa là mô hình có
xu hướng cho giá trị dự báo lớn hơn giá trị thực (over-estimation). Trong khi đó, từ mô hình
3.1 đến 3.4 lại có giá trị chênh lệch âm (PE<0). Nghĩa là mô hình dự báo năng suất rừng

trồng thâm canh thường cho giá trị dự báo thấp hơn giá trị thực tế (under-estimation).
Mô hình 1.2 cho giá trị sai số tuyệt đối giữa lý thuyết với thực tế (∆) nhỏ nhất là 0,02
tấn/ha. Trong khi đó giá trị ∆ lớn nhất là 16,33 tấn/ha thuộc về mô hình 1.3. Tuy nhiên, về
trung bình, mô hình 1.1 cho giá trị ∆ bình quân là 1,95 tấn/ha (tương ứng với ∆% = 4,62%)
là giá trị nhỏ nhất trong 4 dạng mô hình đã được lập. Như vậy có thể nói rằng trong 4 dạng
mô hình khảo sát, mô hình 1.1 cho kết quả tốt hơn hẳn 3 dạng mô hình còn lại để dự báo
năng suất rừng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
Các mô hình từ 2.1 đến 2.4 cho thấy, mô hình 2.1 cho giá trị ∆ nhỏ nhất là 0,04
tấn/ha. Trong khi đó giá trị ∆ lớn nhất là 16,48 tấn/ha thuộc về mô hình 2.2. Hơn thế nữa, về
giá trị trung bình, mô hình 2.1 cũng là mô hình cho giá trị ∆ bình quân nhỏ nhất là 2,68
tấn/ha (tương ứng với ∆% là 9,33%). Như vậy đối với các khu rừng trồng quảng canh thì ta
có thể sử dụng mô hình 2.1 để dự báo năng suất sẽ cho kết quả tốt hơn các dạng còn lại.
Với các mô hình từ 3.1 đến 3.4 cho thấy, mô hình 3.1 có giá trị ∆ nhỏ nhất là 0,06
tấn/ha. Trong khi đó giá trị ∆ lớn nhất là 14,78 tấn/ha ở mô hình 3.4. Đồng thời giá trị ∆
trung bình nhỏ nhất cũng ở mô hình 3.1 với giá trị bình quân là 2,65 tấn/ha (ứng với ∆% là
5,17%). Do đó, để sai số tuyệt đối trung bình nhỏ, nên chọn mô hình 3.1 để dự báo năng
suất rừng Keo lai trồng thâm canh trên địa bàn Thừa Thiên Huế.
Như vậy trong 4 dạng mô hình đã khảo sát, dạng mô hình có độ dốc và độ cao là biến
định lượng còn các nhân tố định tính là biến Dummy cho kết quả tốt hơn 3 dạng mô hình
còn lại để dự báo năng suất rừng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
4.2.3.2. Lựa chọn mô hình:
Trong 3 mô hình dự báo năng suất rừng cho 3 trường hợp theo dạng biến độc lập
gồm độ dốc và độ cao là biến định lượng còn các biến định tính là biến Dummy, nhận thấy
mô hình 1.1 có giá trị sai lệch tuyệt đối (∆) nhỏ nhất là 1,95 tấn/ha (ứng với ∆% là 4,62%)
trong khi đó mô hình 2.1 lại có giá trị ∆ lớn nhất là 2,68 tấn/ha (∆% là 9,93%). Như vậy với
các giá trị sai lệch dự báo tương đối đều nhỏ hơn 10% nên đều có thể dùng các mô hình để
dự báo năng suất rừng Keo lai trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế. Tuy nhiên, với giá trị sai
lệch dự báo tương đối nhỏ nhất, mô hình 1.1 là mô hình dự báo năng suất rừng Keo lai tốt
nhất trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế với mô hình cụ thể là:
Nangsuat = 54,040 +21,123(T2) +9,194(Day5) -14,230(Day1)- 27,621 (DatE) -0,322

(dodoc) - 0,022(docao) -2,884(CG2) - 4,539 (Day2) +3,518 (M3) -8,989(N3) - 6,649(N4)
4.3. Xây dựng bản đồ cấp năng suất rừng Keo lai tại tỉnh Thừa Thiên Huế
4.3.1. Thành lập các bản đồ chuyên đề:
8 bản đồ chuyên đề đã được thành lập gồm: diện tích đất và rừng có tiềm năng phát
triển rừng Keo lai, độ dày tầng đất, loại đất, thành phần cơ giới đất, độ dốc, độ cao, nhiệt độ
trung bình năm, tổng lượng mưa trung bình năm thể hiện từ hình 4.10. đến hình 4.17.
18
19
20
4.3.2. Thành lập bản đồ năng suất cho rừng trồng quảng canh
Trên cơ sở mô hình dự báo năng suất đã được chọn và các lớp bản đồ chuyên đề đã
được xây dựng cùng với phương pháp chồng ghép trong phần mềm GIS với các trọng số
cho các lớp bản đồ là các hệ số hồi qui đã được xác định. Kết quả cho thấy bản đồ năng suất
rừng Keo lai trồng quảng canh tại Thừa Thiên Huế như hình 4.18. và bảng 4.25.
Bảng 4.25. Diện tích theo cấp năng suất rừng Keo lai trồng quảng canh ở các huyện tại
tỉnh Thừa Thiên Huế
Huyện Năng suất (tấn/ha) Tổng
10 - 20 20 – 30 30 – 40 40 – 50 50 – 60 60 - 70
A Lưới 0,00 665,55 2873,47 11871,93 22597,30 14872,30 52880,56
Nam Đông 0,00 484,45 17634,35 2643,19 1863,67 0,00 22625,66
Hương Thủy 1161,34 1277,77 6861,30 10409,52 456,29 0,00 20166,22
Hương Trà 0,00 5773,32 8813,98 3033,74 1069,38 0,00 18690,42
Phú Lộc 164,91 1960,97 11659,77 2029,56 3082,14 0,00 18897,35
Phú Vang 0,00 0,00 0,00 12,47 1134,02 0,00 1146,49
Phong Điền 0,00 2463,26 11377,73 5250,10 6179,87 77,43 25348,40
Quảng Điền 0,00 5,20 113,12 0,00 1409,67 0,00 1528,00
TP Huế 0,00 808,69 107,04 907,02 4633,37 0,00 6456,11
Tổng 1326,25 13439,20 59440,77 36157,53 42425,72 14949,73 167739,21
(Nguồn: Trích xuất từ bản đồ trong phần mềm GIS)
Qua bảng 4.25 cho thấy nếu trồng rừng quảng canh thì năng suất tối đa chỉ đạt 70

tấn/ha. Trong toàn Tỉnh, chỉ tại huyện A Lưới là có khả năng trồng quảng canh nhưng vẫn
cho năng suất cao vì đất ở đây còn mang tính chất đất rừng, độ dày tầng đất lớn nên năng
suất có thể đạt cao. Trong khi đó nếu trồng quảng canh, vùng Hương Thủy và một ít diện
tích ở Phú Lộc là cho năng suất dưới 20 tấn/ha. Đây là vùng tập trung chủ yếu của loại đất
xói mòn trơ sỏi đá của toàn Tỉnh. Có thể thấy rằng năng suất bình quân của Tỉnh là từ 30
đến 60 tấn/ha với tổng diện tích lên đến 138.024 ha chiếm 82,3% tổng diện tích có thể trồng
rừng Keo lai của Toàn Tỉnh và nó phân bố ở hầu hết của các huyện trong Tỉnh.
Trên cơ sở năng suất bình quân và diện tích theo các cấp năng suất, có thể thấy rằng
với tổng diện tích có khả năng trồng rừng Keo lai là khoảng 167.739 ha thì khi đạt đến tuổi
6 để khai thác thì tổng sản lượng Keo lai có thể đạt đến 7.368.537 tấn và với chu kỳ sản
xuất 6 năm như hiện nay, nếu khai thác hết diện tích có khả năng trồng rừng Keo lai, và với
hình thức trồng quảng canh thì hàng năm toàn tỉnh có thể đạt trên 1,2 triệu tấn.
4.3.2. Thành lập bản đồ năng suất cho rừng trồng thâm canh
Trên cơ sở mô hình dự báo năng suất đã được chọn và các lớp bản đồ chuyên đề đã
được xây dựng cùng với phương pháp chồng ghép trong phần mềm GIS với các trọng số
cho các lớp bản đồ là các hệ số hồi qui đã được xác định. Kết quả cho thấy bản đồ năng suất
rừng Keo lai trồng thâm canh tại Thừa Thiên Huế như hình 4.19 và bảng 4.26.
Qua bảng 4.26 cho thấy nếu trồng rừng thâm canh, năng suất tối thiểu cũng có thể đạt
40 tấn/ha, lớn nhất có thể lên đến 90 tấn/ha. A Lưới là huyện có diện tích trồng rừng thâm
canh cho năng suất trên 80 tấn/ha là lớn nhất với tổng diện tích khoảng 17.638 ha. Trong khi
đó nếu trồng thâm canh thì vùng Hương Trà và Quảng Điền cho năng suất trung bình không
21
vượt quá 80 tấn/ha. Các huyện còn lại thì diện tích chủ yếu tập trung ở các năng suất đạt
bình quân từ 50 đến 80 tấn/ha.
Bảng 4.25. Diện tích theo cấp năng suất rừng Keo lai trồng thâm canh ở các huyện tại
tỉnh Thừa Thiên Huế
Huyện Năng suất (tấn/ha) Tổng
40 - 50 50 – 60 60 – 70 70 – 80 80 - 90
A Lưới 0,00 2250,30 6922,88 26069,16 17638,22 52880,56
Nam Đông 0,00 18142,76 2619,50 1862,08 1,33 22625,66

Hương Thủy 1333,13 3243,57 15118,62 307,38 163,53 20166,22
Hương Trà 373,50 11081,35 6165,32 1070,25 0,00 18690,42
Phú Lộc 2119,22 11732,32 1936,66 665,23 2443,92 18897,35
Phú Vang 0,00 0,00 9,02 989,14 148,32 1146,49
Phong Điền 666,51 9834,19 7021,30 7724,97 101,43 25348,41
Quảng Điền 0,00 15,23 7,69 1505,07 0,00 1528,00
TP Huế 0,00 809,28 915,83 4731,00 0,00 6456,11
Tổng 4492,35 57109,01 40716,82 44924,29 20496,74 167739,21
(Nguồn: Trích xuất từ bản đồ trong phần mềm GIS)
Trên cơ sở năng suất bình quân và diện tích theo các cấp năng suất, với tổng diện tích
có khả năng trồng rừng Keo lai là khoảng 167.39 ha thì khi đạt đến tuổi 6 để khai thác, tổng
sản lượng Keo lai trồng thâm canh có thể đạt đến trên 11 triệu tấn. Với chu kỳ sản xuất 6
năm như hiện nay, hàng năm toàn tỉnh có thể khai thác trên 1,8 triệu tấn/năm (gấp 1,5 lần so
với trồng rừng quảng canh).
22
23
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
- Rừng sản xuất của tỉnh Thừa Thiên Huế đến năm 2012 chiếm 45,8% tổng số diện
tích đất có rừng. Trong đó, tổng diện tích rừng trồng thuộc rừng sản xuất gần 80 ngàn ha
chiếm tỷ lệ 58,3% diện tích rừng sản xuất và chiếm trên 85,8% tổng diện tích rừng trồng
của toàn tỉnh.
- Diện tích rừng trồng do hộ gia đình và cộng đồng quản lý và sử dụng với tổng diện
tích 59.503 ha, chiếm 75,3% tổng diện tích rừng trồng sản xuất.
- Trong giai đoạn từ năm 2000 đến nay, diện tích trồng rừng Keo lai ngày càng tăng.
Đến năm 2010, diện tích trồng rừng hàng năm loài Keo lai chiếm 90% tổng diện tích trồng
rừng của cả tỉnh.
- Cây Keo lai được trồng phổ biến bởi các hộ gia đình với nhiều ưu điểm của loài cây
này với các loài cây khác. Trong đó, đặc biệt là chu kỳ sản xuất ngắn, lợi nhuận mang lại
cao và ít bị rủi ro là những nguyên nhân chính.

- Bằng phương pháp phân tích hệ số đường ảnh hưởng cho thấy hầu hết các nhân tố
điều tra nghiên cứu đều có ảnh hưởng đến năng suất của rừng Keo lai theo các mức độ khác
nhau.
- Trong 4 dạng mô hình được chọn, dạng mô hình 1 (Độ dốc và độ cao là biến định
lượng còn các nhân tố định tính là biến Dummy) cho kết quả dự báo năng suất tốt nhất, với
mô hình cụ thể là:
Năng suất = 54,040 + 21,123(T2)+ 9,194 (Day5) -14,230(Day1) - 27,621 (DatE) - 0,322
(dodoc) - 0,022(docao) - 2,884(CG2) - 4,539 (Day2) + 3,518(M3) - 8,989(N3) - 6,649(N4)
- Đã xây dựng được 8 lớp bản đồ chuyên đề trong đó:
+ Diện tích đất có tiềm năng phát triển rừng Keo lai là 167.739 ha, phân bố ở các
huyện trong toàn Tỉnh,
+ Thành phần cơ giới chủ yếu của khu vực có khả năng trồng rừng Keo lai là đất thịt
nhẹ và đất thịt trung bình với diện tích 112342 ha, chiếm 67% tổng diện tích.
+ Loại đất phổ biến trong trồng rừng Keo lai là đất đỏ vàng trên đá macma axit (Fa)
và phân bố tập trung ở các huyện Nam Đông, Phú Lộc và loại đất đỏ vàng trên đá biến chất
(Fj) phân bố chủ yếu ở A Lưới.
+ Trong 6 cấp độ dày thì độ dày nhỏ hơn 30 Cm là chủ yếu, với tổng diện tích 59.391
ha, chiếm 35,4% tổng diện tích có khả năng trồng rừng Keo lai. Độ dày tầng đất này phân
bố chủ yếu ở Nam Đông, Phú Lộc, Hương Trà và Phong Điền.
+ Cấp độ dốc nhỏ hơn 3 độ có tổng diện tích lớn nhất (82.638 ha), chiếm trên 49,3%
tổng diện tích đất có khả năng trồng rừng Keo lai toàn Tỉnh. Cấp độ dốc này phân bố chủ
yếu ở huyện A Lưới và huyện Phong Điền. Còn độ dốc trên 35 độ thì tập trung ở huyện A
Lưới và Nam Đông.
+ Cấp độ cao nhỏ hơn 100m có tổng diện tích lớn nhất là 57.603,8 ha, chiếm gần
34,4% tổng diện tích đất có khả năng trồng rừng Keo lai toàn Tỉnh. Cấp độ cao này phân bố
chủ yếu ở huyện Hương Trà, Phú Lộc và Phong Điền. Còn cấp độ cao trên 700m thì tập
trung ở huyện A Lưới.
24
+ Nhiệt độ trung bình hàng năm của tỉnh khá cao, hầu hết diện tích có khả năng trồng
rừng Keo lai đều có nhiệt độ lớn hơn 22 độ C, chỉ có diện tích nhỏ ở huyện A Lưới là có

nhiệt độ trung bình năm nhỏ hơn 22 độ C.
+ Lượng mưa hàng năm ở Thừa Thiên Huế khá lớn, phần lớn diện tích đất có khả
năng trồng Keo lai có tổng lượng mưa trên 3700mm, với tổng diện tích 120.913 ha, chiếm
72,1%. Tổng lượng mưa hàng năm lớn hơn 4000mm tập trung ở các huyện A Lưới, Nam
Đông, Phú Lộc.
- Năng suất rừng Keo lai trồng quảng canh có giá trị lớn nhất là 70 tấn/ha. Trong khi
đó nếu trồng thâm canh, năng suất thấp nhất là 40 tấn/ha và có thể đạt cao nhất bình quân là
90 tấn/ha sau 6 năm.
- Với diện tích có tiềm năng phát triển Keo lai là 167.739 ha, tổng sản lượng rừng
Keo lai có thể đạt trên 7,3 triệu tấn, tương ứng sản lượng hàng năm khoảng 1,2 triệu tấn nếu
được trồng quảng canh. Nếu trồng thâm canh, sản lượng hàng năm là 1,8 triệu tấn, với tổng
sản lượng trên 11 triệu tấn cho 1 chu kỳ sản xuất.
2. Kiến nghị
- Trong trồng rừng cần chú ý công tác đầu tư, khuyến cáo người dân nên trồng rừng
thâm canh vì năng suất của trồng rừng thâm canh cao gần gấp đôi so với trồng quảng canh
như tập quán canh tác của một số đồng bào địa phương.
- Mô hình dự báo năng suất cũng như bản đồ cấp năng suất rừng Keo lai này chỉ nên
sử dụng cho tỉnh Thừa Thiên Huế, rừng tuổi 6, với 7 loại đất, 3 thành phần cơ giới đã được
nghiên cứu. Với các khu rừng Keo lai có những điều kiện, nhân tố điều tra khác, cần có
công tác kiểm nghiệm trước khi sử dụng.
- Cần tiếp tục điều tra, đánh giá thêm các nhân tố khác có ảnh hưởng đến năng suất
rừng Keo lai và trên các điều kiện trồng khác để bổ sung và hoàn chỉnh mô hình dự báo
cũng như xây dựng bản đồ cấp năng suất rừng Keo lai trên toàn bộ diện tích của Tỉnh.
- Cần phân tích rõ hơn mức độ thâm canh, các dòng Keo lai được trồng để có thể đánh giá,
nhận định kết quả chính xác hơn
- Cần nghiên cứu bổ sung cho đối tượng rừng lớn tuổi hơn và đã có áp dụng các biện
pháp lâm sinh phục vụ cho kinh doanh gỗ lớn.
25
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ
LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Hồ Thanh Hà và Nguyễn Thị Thương (2011) Nghiên cứu chuỗi giá trị của sản
phẩm gỗ Keo lai từ rừng trồng sản xuất tịi tỉnh Thừa Thiên Huế. Tạp chí Kinh tế
Sinh thái – số 39/2011 tháng 6 năm 2011 – Viện Kinh tế Sinh thái, trang 60-68.
2. Ho Thanh Ha, and Nguyen Thi Thuong (2011). Policy analysis of hybrid acacia
production: case study in Thua Thien Hue province. Journal of Science -
Agriculture, Biology, Medicine and Pharmacy Issue, Vol. 67, No.4A December
2011, Hue University), pp. 45-55.
3. Hồ Thanh Hà và Nguyễn Thị Thương (2012). Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết
định trồng rừng Keo lai-trường hợp nghiên cứu tại huyện Phú Lộc, tỉnh Thừa
Thiên Huế. Tạp chí NN&PTNT số tháng 3/2012, trang 188-194.
4. Hồ Thanh Hà (2013). Các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất rừng Keo lai tại tỉnh
Thừa Thiên Huế. Tạp chí Khoa học Lâm nghiệp số 2 năm 2013 – Viện Khoa học
Lâm nghiệp Việt Nam (VAFS), trang 2728 - 2738