Mô hình hóa động thái năng suất, sinh khối và hấp thụ cacbon của rừng keo tai tượng (acacia mangim wild) bằng phần mềm động thái 3 PG

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP
-------------------------

NGUYỄN TUẤN LINH

MÔ HÌNH HÓA ĐỘNG THÁI NĂNG SUẤT, SINH KHỐI VÀ HẤP
THỤ CÁC-BON CỦA RỪNG KEO TAI TƯỢNG (Accacia mangium
Wild ) BẰNG PHẦN MỀM ĐỘNG THÁI 3-PG

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

HÀ NỘI, 2011


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP
--------------------------

NGUYỄN TUẤN LINH

MÔ HÌNH HÓA ĐỘNG THÁI NĂNG SUẤT, SINH KHỐI VÀ HẤP
THỤ CÁC-BON CỦA RỪNG KEO TAI TƯỢNG (Accacia mangium
Wild ) BẰNG PHẦN MỀM ĐỘNG THÁI 3-PG

Chuyên ngành: Lâm học
Mã ngành: 60.62.60

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. PHAN MINH SÁNG

Hà Nội, 2011


i

LỜI CẢM ƠN
Luận văn được hoàn thành tại trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam
theo chương trình đào tạo cao học chuyên ngành Lâm học khoá 17, từ năm
2009 - 2011.
Trong quá trình thực hiện luận văn, tác giả đã học hỏi được những kiến
thức cơ bản, quý báu của Khoa sau đại học, các thầy cô giáo Trường Đại học Lâm
nghiệp... Tác giả xin chân thành cảm ơn về sự giúp đỡ quý báu đó.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo hướng dẫn TS.
Phan Minh Sáng - Người đã tận tình hướng dẫn khoa học giúp tác giả hoàn
thành bản luận văn này.
Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới cơ quan, đơn vị, cá nhân… đã tạo mọi
điều kiện giúp đỡ tác giả trong quá trình thu thập số liệu ngoại nghiệp.
Cuối cùng tác giả xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã
dành nhiều tình cảm động viên, cổ vũ tác giả trong suốt quá trình làm luận văn.
Tôi xin cam đoan các số liệu thu thập, kết quả xử lý, tính toán là trung
thực và được trích dẫn rõ ràng.

Hà nội, tháng 9 năm 2011
Tác giả

Nguyễn Tuấn Linh


ii

MỤC LỤC
Trang phụ bìa
Trang
Lời cảm ơn
Mục lục
Danh mục các từ viết tắt................................................................................. ivv
Danh mục bảng biểu.......................................................................................... v
Danh mục các hình và sơ đồ ............................................................................ vi
ĐẶT VẤN ĐỀ ................................................................................................... 1
Chương 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ....................................................... 4
1.1. Tổng quan về mô hình hóa sinh trưởng, sản lượng và lượng Các-bon
hấp thụ............................................................................................................ 4
1.1.1. Trên thế giới......................................................................................... 4
1.1.1.1. Các phương pháp mô hình hóa trong mô phỏng sản lượng rừng 4
1.1.1.2. Mô hình động thái 3-PG ............................................................... 7
1.1.2. Ở Việt Nam ........................................................................................ 11
1.2. Nghiên cứu sinh trưởng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ ở Việt
Nam .............................................................................................................. 11
Chương 2: ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ
ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU ................................... 13
2.1. Đặc điểm cơ bản đối tượng nghiên cứu ................................................ 13
2.1.1. Đặc điểm về hình thái..................................................................... 13

2.1.2. Đặc tính ra hoa, kết quả ................................................................. 14
2.1.3. Giới hạn về sinh thái ...................................................................... 14
2.1.4. Tính chịu bóng ................................................................................ 15
2.1.5. Đặc điểm đất đai ............................................................................ 15
2.2. Đặc điểm cơ bản điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu .................... 16
2.2.1. Địa hình .......................................................................................... 16
2.2.2. Đất .................................................................................................. 16
2.2.3. Khí hậu ........................................................................................... 19
2.2.4. Lượng mưa bình quân .................................................................... 19
2.2.5. Nhiệt độ trung bình năm ................................................................ 20
Chương 3: MỤC TIÊU - NỘI DUNG - GIỚI HẠN VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU ................................................................................................ 22
3.1. Mu ̣c tiêu, nội dung, giới hạn nghiên cứu .............................................. 22
3.1.1. Mục tiêu nghiên cứu ....................................................................... 22
3.1.2. Giới hạn nghiên cứu ....................................................................... 22
3.1.3. Nội dung nghiên cứu ...................................................................... 22
3.2. Phương pháp ......................................................................................... 23


iii

3.2.1. Các tham số đầu vào của 3-PG...................................................... 23
3.2.2. Nguyên lý hoạt động của 3-PG ..................................................... 25
3.2.3. Số liệu chạy mô hình 3-PG............................................................ 26
3.2.4. Phương pháp thu thập số liê ̣u ........................................................ 27
3.2.4.1. Phương pháp kế thừa số liệu....................................................... 27
3.2.5 Phương pháp xử lý số liê ̣u............................................................... 29
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................... 30
4.1. Kết quả điều tra, tính toán thực nghiệm về năng suất .......................... 30
4.2. Kết quả điều tra, tính toán thực nghiệm về sinh khối và lượng Các-bon

hấp thụ.......................................................................................................... 35
4.3. Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng và sinh khối bộ phận bằng mô hình
3-PG ............................................................................................................. 38
4.3.1. Xác định các tham số của phần mềm 3-PG cho Keo tai tượng ở Việt
Nam .............................................................................................................. 38
4.3.1.1. Các tham số liên quan đến đặc điểm lâm phần .......................... 38
4.3.1.2. Các tham số khác ........................................................................ 41
4.3.2. Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng ................................................... 42
4.3.3. Mô hình hóa sinh khối các bộ phận và lượng Các-bon hấp thụ ........ 48
4.4. Kiể m tra tính thić h ứng, khả năng áp du ̣ng của phầ n mề m 3-PG cho mô
phỏng năng suấ t rừng Keo tai tượng ở Việt Nam…………………………50
4.4.1. Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng .................................................. 50
4.4.1.1. Các tham số mặc định theo 3-PG ............................................... 50
4.4.1.2. Các tham số theo kết quả tìm được ở đề tài ................................ 53
4.4.2. Kiểm tra sai số mô phỏng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ ....... 57
KẾT LUẬN – TỒN TẠI – KIẾN NGHỊ ........................................................ 60
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


iv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tên viết tắt

Tên đầy đủ

AWS

Lượng nước hữu hiệu trong đất

BB

Bình Dương

Bulk density

Dung trọng

C

Đất sét

CL

Đất sét pha

DN

Đồng Nai

Extr. P

Hàm lượng Phốtpho dễ tiêu

Exch. CEC

Hàm lượng cation trao đổi

GL

Gia Lai

LD

Lâm Đồng

MAI

Tăng trưởng trung bình hàng năm

QN

Quảng Nam

QT

Quảng Trị

S

Đất cát

SL

Sét pha cát

TQ

Tuyên Quang

Total C

Hàm lượng Các-bon tổng số

Total N

Hàm lượng Nitơ tổng số

TT

Thừa Thiên Huế

W

Sinh khối


v

DANH MỤC BẢNG

Tên bảng

TT

3.1

Mô tả các tham số đầu vào và các giá trị ban đầu được sử dụng

trong 3-PG

Trang

23

4.1 Tổng hợp các kết quả điều tra thu thập số liệu

30

4.2 Tổng hợp các kết quả điều tra thu thập số liệu về sinh khối

36

4.3 Tính chất của 5 loại đất thuộc các lâm phần nghiên cứu

39

4.4

Kết quả chạy mô hình hóa sinh trưởng gỗ lâm phần bằng mô
hình 3-PG

4.5 Kết quả chạy số liệu sinh khối bằng mô hình 3-PG
4.6

4.7

Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng các lâm phần nghiên cứu bằng các
tham số mặc định của 3-PG

Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng các lâm phần nghiên cứu bằng các
tham số tìm được bởi đề tài

4.8 Kiểm tra sai số mô phỏng sinh khối các lâm phần nghiên cứu

44
48
51

53
57


vi

DANH MỤC CÁC HÌNH

Tên hình và sơ đồ

TT
3.1
4.1

4.2

4.3

4.4

4.5

Nguyên lý của 3-PG
Biểu đồ So sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm
phần ở Tuyên Quang
Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm
phần ở Thừa thiên Huế
Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm
phần ở Lâm Đồng
Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm
phần ở Đồng Nai
Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các địa điểm
nghiên cứu

Trang
25
32

33

33

34

34

Biểu đồ kết quả mô phỏng năng suất, sinh trưởng rừng trồng
4.6

các lâm phần nghiên cứu bằng phần mềm 3-PG đã được so

42

sánh với thực nghiệm
4.7

4.8

4.9

Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm
phần ở Tuyên Quang
Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm
phần ở Thừa thiên Huế
Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm phần
ở Lâm Đồng

46

46

47


vii

4.10

4.11

4.12

4.13

Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm
phần ở Đồng Nai
Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các địa
điểm nghiên cứu
Biểu đồ phân bố sai số tăng trưởng trung bình hàng năm về
trữ lượng tính bằng các tham số mặc định theo 3-PG
Biểu đồ phân bố sai số tăng trưởng trung bình hàng năm về
trữ lượng tính bằng các tham số theo kết quả đề tài

47

48

52

55

Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và
4.14

tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng bằng mô hình 3-

56

PG
Biểu đố so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và
4.15

tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng bằng mô hình 3-

56

PG theo tuổi
4.16

Biểu đồ so sánh tổng sinh khối khô thực tế và tổng sinh khối
khô mô phỏng bằng mô hình 3-PG

59


1

ĐẶT VẤN ĐỀ
Biến đổi khí hậu dẫn đến sự gia tăng các hiện tượng bất thường của
thời tiết (hạn hán, lũ lụt, bão, sương muối, …) từ đó làm ảnh hưởng đến cây
rừng và đến hệ sinh thái rừng. Bên cạnh đó, sự thay đổi về nhiệt độ và lượng
mưa do biến đổi khí hậu cũng tiềm ẩn cho sự bùng nổ các loại côn trùng gây
hại và các loại dịch bệnh cho cây rừng ở cả rừng nhiệt đới, ôn đới và hàn đới
(FAO, 2006). Biến đổi khí hậu cũng tạo điều kiện cho các loài ngoại lai và
các loài xâm hại có điều kiện phát triển xâm lấn vào hệ sinh thái bản địa
(FAO, 2006) mà chúng là nguyên nhân thay thế hoặc làm tuyệt chủng hàng
trăm loài bản địa, làm giảm sinh cảnh của các loài động vật và làm xáo trộn
các quá trình trong hệ sinh thái (Marambe.B. và cộng sự., 2001).[10]
Diện tích rừng trồng trên thế giới tăng tăng đáng kể những thập niên
gần đây, từ 124 triệu ha (1995) đến 187 triệu ha (2000) (FAO., 2001)[8] và
264 triệu ha (2010) (FAO, 2010)[7], trong suốt giai đoạn 2005-2010, diện tích

rừng trồng trên thế giới tăng 5 triệu ha/năm mà phần lớn các diện tích này là
do trồng rừng mới trên đất không có rừng trước kia (FAO, 2010)[7]. Tỉ lệ
đóng góp của các rừng trồng vào nguồn cung cấp nguyên liệu gỗ tròn cho cho
công nghiệp chế biến gỗ ngày càng gia tăng, từ 5% năm 1960 đến 30% năm
2005 và dự tính đến năm 2050 là 75% (SEPPÄLÄ.R., 2007).[20]
Xét trên quy mô khu vực và toàn cầu thì nhìn chung biến đổi khí hậu
làm cho năng suất rừng tăng nhẹ đến trung bình (khoảng 5-30%). Tuy nhiên,
ở một số nơi do ảnh hưởng cực đoan của biến đổi khí hậu như nắng nóng kéo
dài và tăng tần số hạn hán có thể làm cho năng suất rừng giảm đáng kể (20%).
Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến năng suất rừng trong tương lai là mối
quan tâm lớn của các chủ rừng cũng như các nhà quản lý rừng. Việc tính toán, dự
đoán ảnh hưởng của các kịch bản biến đổi khí hậu đến năng suất và sinh trưởng


2

của rừng là một trong những vấn đề được quan tâm nghiên cứu bởi các nhà khoa
học lâm nghiệp.
Việc dự đoán tăng trưởng và sản lượng rừng bằng các mô hình kinh
nghiệm đã có lịch sử rất lâu đời và vẫn là phương pháp chính được sử dụng
ngày nay. Tuy nhiên các mô hình này đều dựa trên những ghi chép, đo đếm số
liệu tăng trưởng trong quá khứ và do đó không phản ánh được những thay đổi
về tăng trưởng và sản lượng khi điều kiện sinh trưởng cũng như các biện pháp
quản lý bị thay đổi (Bernier.P. và cộng sự., 2003).[4]
3-PG tính toán tăng trưởng, năng suất của lâm phần dựa trên các yếu tố
đầu vào là các tham số phản ánh điều kiện sinh trưởng như các tham số về khí
tượng (nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, sương…), đất đai (loại đất, độ phì….) và
các tham số cơ bản về loài cây (tỉ lệ phân chia sản phẩm quang hợp đến các
bộ phận trong cây) và lâm phần (mật độ, tỉa thưa…) nên nó phản ánh được
ảnh hưởng của sự biến đổi trong các điều kiện về sinh trưởng cũng như các

biện pháp kỹ thuật lâm sinh. Bởi vậy mà ngoài việc tính toán tăng trưởng,
năng suất hiện tại như các mô hình sinh trưởng kinh nghiệm, 3-PG có thể
được áp dụng để dự đoán sinh trưởng cho các vùng khác nhau và ở các thời
gian khác nhau với yêu cầu đơn giản là các tham số đầu vào là ở các vùng và
các điểm thời gian đó. Hơn thế nữa, các tham số đầu ra về sinh trưởng (theo
tháng, năm) chỉ là một mục trong số các hạng mục đầu ra của 3-PG.
3-PG là cầu nối khoảng trống giữa các mô hình kinh nghiệm về tăng
trưởng và sản lượng với các mô hình mô tả quá trình sinh trưởng và cân bằng
Các-bon (Sands.P.J. và Landsberg.J.J., 2002)[18]. 3-PG đã được áp dụng và
sử dụng thành công cho nhiều mục đích khác nhau và cho nhiều loại rừng từ
rừng trồng ôn đới đến rừng tự nhiên nhiệt đới, ở các khu vực khác nhau.
(Almeida.A.C. và cộng sự., 2004)[1].


3

Nhằm thử nghiệm khả năng áp dụng phần mềm này vào mô phỏng
động thái năng suất sinh khối, hấp thu Các-bon của rừng trồng Keo tai tượng
tôi thực hiện đề tài:
“Mô hình hóa động thái năng suấ t, sinh khố i và hấ p thụ các-bon
của rừng Keo tai tượng (Acacia mangium Wild) bằ ng phầ n mềm động
thái 3-PG”


4

Chương 1
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1. Tổng quan về mô hình hóa sinh trưởng, sản lượng và lượng Các-bon hấp thụ
1.1.1. Trên thế giới

1.1.1.1. Các phương pháp mô hình hóa trong mô phỏng sản lượng rừng
Việc dự đoán tăng trưởng và sản lượng rừng bằng các mô hình kinh
nghiệm đã có lịch sử rất lâu đời và vẫn là phương pháp chính được sử dụng
ngày nay. Tuy nhiên các mô hình này đều chỉ dựa trên những ghi chép về tăng
trưởng trong quá khứ nên không phản ánh được những thay đổi về tăng
trưởng và sản lượng khi điều kiện sinh trưởng cũng như các biện pháp quản lý
thay đổi (Bernier.P., Landsberg.J. và cộng sự. 2003)[4] (Phan Minh Sáng,
2006, 2009)[16].
Mô hình sinh trưởng từ những biểu đồ đơn giản nhất cho đến những
phần mềm máy tính phức tạp đã và đang là những công cụ quan trọng trong
quản lý rừng (Vanclay, 1998)[23]. Những phương pháp tiếp cận khác nhau
được thể hiện bởi một loạt các mô hình tăng trưởng hiện tại. Rất nhiều tác giả
đã cố gắng để phân loại mô hình theo các nhóm khác nhau với những tiêu
chuẩn khác nhau. Có thể phân loại mô hình thành các dạng chính sau đây:
- Mô hình thực nghiệm/thống kê (Empirical/Statistic model)
- Mô hình động thái (Process model)
- Mô hình lai (Hybrid/mixed model)
a) Mô hình thực nghiệm – Empirical model
Mô hình thực nghiệm đòi hỏi ít tham số (biến số) và có thể dễ dàng mô
phỏng sự đa dạng về quản lý cũng như xử lý lâm sinh, nó là công cụ định
lượng sử dụng có hiệu quả và phù hợp trong quản lý và lập kế hoạch quản lý
rừng (Landsberg and Gower, 1997[15]; Vanclay and Skovsgaard, 1997[22];
Vanclay, 1998)[23]. Phương pháp này có thể phù hợp để dự đoán sản lượng


5

ngắn hạn trong khoảng thời gian mà các điều kiện tự nhiên cho sinh trưởng
của rừng được thu thập số liệu tạo nên mô hình vẫn chưa thay đổi lớn. Mô
hình thực nghiệm thường được thể hiện bằng các phương trình quan hệ hoặc

phương trình sinh trưởng dựa trên số liệu sinh trưởng đo đếm thực nghiệm
mà thông thường không xét đến ảnh hưởng trực tiếp của các yếu tố môi
trường vì các ảnh hưởng này được coi như đã được tích hợp vào sinh trưởng
của cây. Đối với mô hình thực nghiệm, các phương trình sinh trưởng và biểu
sản lượng có thể phát triển thành một biểu sản lượng sinh khối hoặc Các-bon
tương ứng. Tuy nhiên, mô hình sinh trưởng thực nghiệm không đầy đủ.
Chúng không thể sử dụng để xác định hệ quả của những thay đổi của điều
kiện môi trường đến hệ sinh thái và cây như sự tăng lên của nồng độ khí nhà
kính, nhiệt độ, hoặc chế độ nước… (Landsberg and Gower, 1997[15]; Peng
và cộng sự., 2002[17]) (Phan Minh Sáng, 2009)[16].
b) Mô hình động thái – Process model
Mô hình động thái mô phỏng quá trình sinh trưởng, với đầu vào là các
yếu tố cơ bản của sinh trưởng như ánh sáng, nhiệt độ, dinh dưỡng đất…, mô
hình hóa quá trình quang hợp, hô hấp và sự phân chia những sản phẩm của
các quá trình này đến rễ, thân và lá (Landsberg and Gower, 1997[15];
Vanclay, 1998)[23]. Nó còn gọi là mô hình cơ giới (mechanistic model)
hay mô hình sinh lý học (physiological model). Mô hình động thái phức tạp
hơn rất nhiều so với mô hình thực nghiệm nhưng có thể sử dụng để khám phá
hệ quả của sự thay đổi môi trường đến hệ sinh thái, sinh vật (Dixon và cộng
sự., 1990[5]; Landsberg and Gower, 1997)[15].
Tuy nhiên, mô hình động thái cần một số lượng lớn các tham số (biến
số) đầu vào, nhiều tham số lại không dễ đo, cần thời gian dài để đo và/hoặc
không thể đo được với các điều kiện cơ sở vật chất kỹ thuật ở các nước đang
phát triển. Vì vâ ̣y, mô ̣t cách tiế p câ ̣n là kế t hơ ̣p các điể m đă ̣c trưng của mô


6

hiǹ h đô ̣ng thái với mô hin
̀ h thực nghiê ̣m, xây dựng nên mô hiǹ h hỗn hơ ̣p mô ̣t mô hình quản lý rừng mà có thể bổ sung các ảnh hưởng của các sức ép

từ môi trường trong hê ̣ sinh thái rừng (Landsberg and Waring, 1997[14];
Mäkelä và cộng sự., 2000)[11]). Nhiề u mô hình như PipeQual, CROBAS,
MELA, và mô hình kinh nghiê ̣m PTEADA2 liên kế t với mô hình quá trình
MAESTRO... là các tùy cho ̣n quản lý (Mäkelä và cộng sự., 2000)[11].
Cho đến nay trên thế giới đã có rất nhiều mô hình động thái hay
mô hình hỗn hợp được xây dựng để mô phỏng quá trình phát triển của hệ
sinh thái rừng như BIOMASS, ProMod, 3-PG, Gen WTO, CO2Fix,
CENTURY…(Landsberg and Gower, 1997[15]; Snowdon và cộng sự[21].,
2000; Schelhaas và cộng sự, 2001[19] ). Trong trường hợp không đủ số liệu
đầu vào thu thập được từ các quá trình tự nhiên của hệ sinh thái và cây, để sử
dụng các mô hình này, người ta phải sử dụng hàng loạt các giả định
(assumptions), chính vì vậy tính chính xác của mô hình phụ thuộc rất nhiều
vào sự phù hợp của các giả định này đối với đối tượng nghiên cứu (Phan
Minh Sáng, 2009)[16].
c) Mô hình lai – Hybrid model
Mô hình lai là một kết hợp của các mô hình (mô hình động thái và mô
hình kinh nghiệm) có thể tránh được những thiếu sót của cả hai phương pháp
tiếp cận trên ở một mức độ nào đó. Kết hợp giữa hợp các yếu tố chính của
cách tiếp cận thực nghiệm và quá trình thành một hệ thống lai có thể dẫn đến
một mô hình dự đoán động thái Các-bon, tăng trưởng rừng và sản xuất trong
thời gian ngắn và dài hạn (Kimmins, năm 1993[12]; Battaglia và cộng sự,
1997[2]; Kimmins và cộng sự,năm 1990[13]; Peng, 2002[17]).
Mô hình lai là hỗn hợp của cả hai mô hình cơ lý thuyết và thống kê có
được của hai loại cơ bản: Mô hình cơ lý thuyết đơn giản, tăng trưởng cổ điển
và mô hình năng suất với những điều kiện cơ học. Mô hình cơ lý thuyết đơn


7

giản có thể làm để dự báo ở mức độ lâm phần và có thể sử dụng các phương

pháp thực nghiệm như mô hình phụ nhưng các định dạng mô hình chính là
bản chất cơ lý thuyết, hoặc sử dụng một số hình thức của cân bằng Các-bon.
Loại thứ hai của mô hình lai sử dụng phương pháp nghiên cứu sản lượng
truyền thống và phương pháp bổ sung của các biến dự đoán động thái.
Có một số mô hình trong nhóm các mô hình thực nghiệm, về bản chất
đã bao gồm cả các biến phản ánh đặc tính sinh lý, sinh thái. Woollons và cộng
sự.(1997) đã đưa vào mô hình sản lượng của mình các biến mang tính động
thái, chẳng hạn như nhiệt độ trung bình, bức xạ mặt trời, lượng mưa, và loại
đất. Mô hình tăng trưởng truyền thống có thêm các biến động thái này giúp
cải thiện độ chính xác 10% trong dự đoán tăng trưởng. Snowdon và cộng
sự.(1999) đã kết hợp các chỉ số của biến đổi khí hậu hàng năm và quang hợp
vào mô hình tăng trưởng cho loài Pinus radiata và thấy sự cải thiện quan
trọng trong dự báo ngắn hạn. Mô hình đã sử dụng tỷ lệ quang hợp như là một
chỉ số tăng trưởng được thêm vào một đường cong tăng trưởng Schumacher
(Phan Minh Sáng, 2009)[16].
Nói tóm lại, mô hình lai (hybrid models), là phương pháp tiếp cận hợp
lý, hiệu quả cho việc tích hợp các quá trình động thái (có mối liên kết trực
tiếp với các nhân tố môi trường) vào các phương trình sinh trưởng, quan hệ
truyền thống có ý nghĩa thực nghiệm cao hơn. Do tranh thủ được những ưu
điểm của cả hai phương pháp tiếp cận, mô hình lai vừa có khả năng phản ánh
được ảnh hưởng của sự thay đổi môi trường đến lâm phần, vừa có kết quả có
khả năng ứng dụng trong quản lý rừng.
1.1.1.2. Mô hình động thái 3-PG
Mô hình 3-PG (Physiological Principles in Predicting Growth), phiên
bản đầu tiên, do Landsberg và Waring xây dựng từ năm 1997. Mô hình 3-PG
tính toán tăng trưởng, năng suất của lâm phần dựa trên cân bằng giữa các quá


8

trình sinh lý trong cơ thể cây rừng (quang hợp, hô hấp), trên cơ sở các tham
số ảnh hưởng đến 2 quá trình trên như: nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ,
sương,… loại đất, độ phì, hàm lượng nước hữu hiệu trong đất…;các tham số
cơ bản của loài cây cụ thể (tuổi, tỉ lệ phân chia sản phẩm quan hợp đến các
bộ phận trên cây, cấu trúc tán…); các tham số phản ánh đặc điểm của lâm
phần ban đầu (mật độ ban đầu, năm trồng, năm kết thúc…) hoặc các tham số
phản ánh kỹ thuật lâm sinh đã áp dụng (số lần tỉa thưa, mật độ lâm phần sau
tỉa thưa…) nên nó phản ánh được ảnh hưởng của sự biến đổi các điều kiện về
sinh trưởng cũng như các biện pháp kỹ thuật lâm sinh đến sinh trưởng của
cây rừng. Bởi vậy, ngoài việc tính toán tăng trưởng, năng suất hiện tại như
các mô hình sinh trưởng kinh nghiệm, 3-PG còn được áp dụng để dự đoán
sinh trưởng, tăng trưởng rừng ở các vùng khác nhau và các thời gian khác
nhau. Mô hình 3-PG cũng đã được áp dụng và sử dụng thành công cho nhiều
mục đích, với nhiều loại rừng khác nhau và ở các khu vực khác nhau (Phan
Minh Sáng, 2009)[16].
3-PG là được xây dựng với mục đích là cầu nối khoảng trống giữa các
mô hình tăng trưởng và sản lượng truyền thống (dựa trên cơ sở đo đếm các
chỉ tiêu sinh trưởng) và các mô hình quá trình, mô hình cân bằng Các-bon.
3PG yêu cầu đầu vào là các thông tin về địa điểm cần mô phỏng và số liệu khí
hậu. Nó dự báo sinh trưởng và phát triển của lâm phần theo từng tháng dưới
dạng đầu ra quen thuộc với nhà quản lý lâm nghiệp như trữ lượng, tổng tiết
diện ngang, chiều cao, đường kính,… Nó cũng dự báo sinh khối trong các bể
sinh khối khác nhau (trên, dưới mặt đất), lượng nước sử dụng và lượng nước
hữu hiệu trong đất. 3-PG có thể dùng để dự báo cho các rừng trồng hoặc các
rừng đồng tuổi và tương đối đồng tuổi. Nó là một mô hình tổng quát ở cấp
lâm phần bởi vì cấu trúc của nó không được thiết kế cụ thể cho lập địa nào và


9

cũng không cho một loài cây cụ thể nào. Tuy nhiên, các tham số đầu vào của
nó thì cần thiết phải được cụ thể cho từng loài riêng biệt.
3-PG chủ yếu đang được áp dụng với các loài cây rừng thường xanh.
Về nguyên tắc, tham số của mô hình có thể được điều chỉnh để các mô hình
tăng trưởng của các loài, đặc biệt thông qua các phương trình sinh trưởng
cung cấp cơ sở cho các quá trình phân bổ Các-bon.
Mô hình 3-PG đã được áp dụng cho nhiều loài khác nhau (Sands &
Landsberg, 2002[18]; Waring, 1997[14]; Almeida và cộng sự., 2004[1]).
Phiên bản đã điều chỉnh, 3-PG Spatial, đã được áp dụng để nghiên cứu năng
suất rừng ở cấp độ cảnh quan – lansdscape.
Một phiên bản bổ sung khá thông dụng của 3-PG là 3PGPJS (Sands,
2004). Nó được thiết kế với giao diện thân thiện với người sử dụng, dựa trên
cơ sở các trang bảng tính Excel trong đó có một bảng tính là để cung cấp tất
cả các tham số đầu vào và một bảng tính để xuất kết quả. Nó cũng bao gồm
một Add-in vào trong Excel gồm mã của 3PGPJS và 3-PG được viết bằng ngôn
ngữ lập trình Visual Basic.
Gần đây, Coops và cộng sự. (1998) đã sử dụng 3-PG với số liệu vệ
tinh và số liệu về khí hậu theo tháng để ước tính năng suất rừng (NPP) ở Úc
và New Zealand. Landsberg và cộng sự. (2002) đã báo cáo kết quả kiểm tra
việc áp dụng 3-PG cho các khu vực ở Thụy Điển, Châu Phi và Úc.
Ở Brazin, Aracruz Cellulose đang sử dụng 3-PG như là một hợp phần
trung tâm của hệ thống quản lý trên cơ sở GIS mới (Almeida và cộng sự,
2003;.. Almeida và cộng sự, 2004b)[1]. Ở Nam Phi, 3-PG cũng đang được sử
dụng như là một công cụ quản lý rừng trong các dự án được tài trợ bởi ngân
sách của Quỹ đổi mới của chính phủ Nam Phi (Hiệp hội nghiên cứu Quốc gia,
2002) và Viện Nghiên cứu Thương mại Lâm nghiệp (ICFR).


10

Mục đích sử dụng của 3-PG như đã đề xuất như là một công cụ cho
quản lý rừng là dựa trên khả năng để ấn định giá trị thực tế cho các tham số
đầu vào của các loài mới. Cho ví dụ, Aracruz dự định sử dụng 3-PG cho các
dòng Bạch đàn Eucalyptus grandis và Bạch đàn lai và ở Nam Phi thì yêu cầu
phải điều chỉnh để có thể sử dụng cho một loạt các loài như Bạch Đàn, Keo,
Thông và các loài khác. Với hầu hết các loài này, thậm chí các tham số rất cơ
bản cũng không sẵn có.
Vì vậy, cần phải xác định các tham số của mô hình từ các số liệu đo
đếm trực tiếp và độc lập hoặc bằng phương pháp suy luận tương tự từ các loài
khác, ví dụ như phần lớn các trường hợp trong áp dụng các mô hình PROMOD
và CABALA (Battaglia và cộng sự., 1997) [2] vào thực tiễn. Khuyết điểm của
điều này là ở chỗ những giá trị đó có thể được điều chỉnh để có thể cho ra một
kết quả phù hợp tối ưu so với giá trị quan sát thực tế tương ứng, cái mà được
gọi là Ước lượng tham số. Trong trường hợp này, sử dụng phần mềm để tự
động hóa sự tối ưu này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc ước tính. Nhưng sự
sử dụng không đồng nhất của các phần mềm như vậy sẽ gây nên một sai lầm
nghiêm trọng đó là, thường thì rất dễ để điều chỉnh các tham số cho phù hợp
với số liệu quan sát kể cả trường hợp có sai lầm, đặc biệt là hoặc số liệu sinh
khối đo đếm ở trên hoặc dưới mặt đất không đầy đủ.
Cách thức tiếp cận hệ thống trong việc ấn định các tham số cụ thể cho
loài sẽ là dễ dàng khi có hiểu biết sâu hơn về 3-PG, ý nghĩa của các tham số
của nó và hiểu biết về phân tích tính nhạy của các tham số đầu ra (Sands &
Landsberg, 2002)[18]. Nói riêng, các hiểu biết như vậy là cần thiết trong việc
sử dụng các phần mềm để ước tính các tham số bằng cách tối ưu kết quả đầu
ra với các số liệu đo đếm thực tế.


11

Các ứng dụng gần đây của 3-PG cho loài E.globulus (Sands &

Landsberg, 2002)[18] và E.grandis (Almeida và cộng sự, 2004[1];..) đã cố
gắng để cung cấp phương pháp chính xác cho việc kiểm tra mô hình và ấn
định tham số.
1.1.2. Ở Việt Nam
Mô hình 3-PG được sử dụng rộng rãi ở rất nhiều nước trên thế giới, áp
dụng cho rất nhiều loài khác nhau và đã đem lại hiệu quả rất lớn trong việc dự
đoán tăng trưởng và sản lượng rừng. Mô hình 3-PG cũng được sử dụng như
một công cụ trong quản lý và phát triển rừng bền vững. Nhưng ở Việt Nam
hiện nay thì 3-PG vẫn chưa được biết đến nhiều. Tuy nhiên, cũng có một số
nghiên cứu được thực hiện ở nước ngoài, nhưng đối tượng nghiên cứu là rừng
ở Việt Nam đã áp dụng thành công 3-PG để mô phỏng động thái hấp thụ các
bon, năng suất gỗ của rừng trồng ở Việt Nam (Phan Minh Sáng, 2009)[16]
1.2. Nghiên cứu sinh trưởng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ ở Việt Nam
Do mục tiêu chính của đề tài là thăm dò để sử dụng mô hình động thái
– phương pháp mô hình hóa đang ngày càng được ứng dụng gần đây cho mô
phỏng năng suất sinh khối và hấp thụ Các-bon, cho nên đề tài không tập trung
vào tổng hợp và đánh giá các công trình nghiên cứu về sinh trưởng sinh khối
và hấp thụ Các-bon ở Việt Nam. Đề tài chỉ nêu tóm lược một số công trình
tiêu biểu nghiên cứu sinh khối và hấp thụ Các-bon như sau:
 Nghiên cứu sinh khối: Nghiên cứu sinh khối rừng đã được thực hiện
cho rừng trồng nhiều loài cây ở Việt Nam, như rừng Thông ba lá
(Nguyễn Ngọc Lung, Đào Công Khanh, 1999)[4]; rừng Keo lá tràm
(Vũ Văn Thông, 1998; Hoàng Văn Dưỡng, 2000)[5]; rừng thứ sinh
nghèo kiệt, thảm tươi, cây bụi (Vũ Tấn Phương, Ngô Đình Quế, 2005,
2006)[5] [7]; và đặc biệt là đề tài cấp Bộ của Võ Đại Hải và cộng sự đã
nghiên cứu sinh khối cây cá lẻ và rừng trồng của 08 loài cây Keo tai


12

tượng, Keo lai, Keo lá tràm, Thông nhựa, Thông mã vĩ, Thông ba lá,
Bạch đàn urophylla và Mỡ (Võ Đại Hải và cộng sự, 2009)[3].
 Nghiên cứu hấp thụ Các-bon: có thể nói, các nghiên cứu về sinh khối là
các nghiên cứu về hấp thụ Các-bon sinh khối vì chỉ cần áp dụng tỷ lệ
chuyển đổi từ sinh khối khô sang Các-bon là 0.5 (theo IPCC, 2003) là
ta có thể xác định được Các-bon sinh khối và hấp thụ Các-bon sinh
khối. Nghiên cứu về Các-bon sinh khối cho các hệ sinh thái rừng đã
được thực hiện bởi nhiều tác giả, tiêu biểu như Ngô Đình Quế
(2005)[7] đánh giá khả năng hấp thụ Các-bon của các loại rừng trồng
Thông nhựa, Keo lai, Keo tai tượng, Keo lá tràm và Bạch đàn
urophylla; Vũ Tấn Phương (2006)[6] cho Các-bon sinh khối của thảm
tươi, cây bụi, rừng tự nhiên các trạng thái; Võ Đại Hải và cộng sự
(2009)[3] nghiên cứu hấp thụ Các-bon rừng trồng của 08 loài cây rừng
trồng phổ biến nhất ở Việt Nam; Đặng Thịnh Triều (2010)[3] đánh giá
hấp thụ Các-bon của rừng Thông nhựa và Thông mã vĩ theo cấp đất cấp năng suất để từ đó có thể sử dụng biểu cấp đất và biểu sản lượng
vào dự đoán năng suất hấp thụ Các-bon sinh khối của rừng.
Nói tóm lại, các kết quả nghiên cứu về sinh khối và hấp thụ các bon
sinh khối này là cơ sở khoa học vững chắc cho việc xác định sinh khối, sinh
trưởng sinh khối, Các-bon sinh khối cho rừng trồng ở Việt Nam. Tuy nhiên,
phương pháp áp dụng phổ biến vẫn là phương pháp xây dựng mô hình thực
nghiệm từ kết quả điều tra sinh khối. Chưa có công trình nào thử nghiệm mô
hình động thái với đầu vào là các nhân tố, quá trình sinh lý, sinh thái học để
mô phỏng năng suất sinh khối của cây và lâm phần.


13

Chương 2
ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU
KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU

2.1. Đặc điểm cơ bản đối tượng nghiên cứu
Keo tai tượng (Acacia mangium Wild), thuộc họ Fabaceae và họ phụ
Mimosoideae, tên khác là: Racosperma mangium (Willd.) L. Pedley. Ở Việt
Nam, Keo tai tượng được gọi bằng các tên khác như Keo lá to, Keo mỡ.
2.1.1. Đặc điểm về hình thái
Keo tai tượng là cây gỗ đơn thân hoặc cây bụi. Cao từ 25 – 35m. Cây
có vỏ nhẵn màu hơi xanh và bắt đầu nứt dọc từ năm thứ 2 – 3. Vỏ cây thường
xù xì, cứng và nứt ở gần gốc. Vỏ màu xám nâu đến nâu đen, vỏ trong hơi nâu.
Cây phân cành thấp, cành nhỏ có cạnh nhẵn.
- Lá: lá cây thay đổi theo từng thời kỳ
- Cây mạ, cây con và cây trưởng thành. Trên cây mầm dưới 1 tuổi có lá
kép lông chim 2 lần, cuống thường bẹt. Trên cây trưởng thành có lá đơn,
phiến lá hình trứng hoặc xoan dài, đầu có mũi lồi tù, đuôi men cuống, dài 14 –
25 cm, rộng 6 – 9 cm, khá dầy, hai mặt xanh đậm. Có 4 gân dọc song song
nổi rõ (Lê Mộng Chân và Lê Thị Huyên.,2000)
- Hoa: Hoa tự hình bông, dài gần bằng lá, gồm nhiều hoa nhỏ mầu
trắng hoặc mầu kem. Đài dài 0,6 – 0,8 mm, tràng hoa dài 1,2 – 1,5 mm.
Cuống hoa dài khoảng 1cm. Hoa mọc lẻ hoặc mọc tập trung 2 – 4 hoa tự ở
nách lá. Hoa đều lưỡng tính, mẫu 4.
- Quả: Quả đậu, xoắn. Hình trái xoan, hơi dẹt, có màu đen. Quả rộng 3
– 5 mm và dài 7 – 10 cm. Quả khi chín chuyển từ màu xanh sang nâu, cứng
và khô. Hạt màu đen, cứng với hình dạng biến đổi: thuôn dài, hình elop, ovan


14

đến thuôn, hạt rộng 2 – 3 mm, dài 3 – 5 mm. Hạt được sắp xếp theo chiều dọc
của quả.
2.1.2. Đặc tính ra hoa, kết quả
Keo tai tượng sớm ra hoa và có thể thu hoạch hạt sau 24 tháng trồng.

Thời gian từ khi ra hoa đến khi quả chín khoảng 6 – 7 tháng. Cây lưỡng tính
và giao phối cùng gốc với xu hướng tiến tới tự thụ phấn. Các tác nhân thụ
phấn chủ yếu là côn trùng như các loài Trigona and Apis spp. Thời gian để
hạt chín vào tháng 10 – 12.
2.1.3. Giới hạn về sinh thái
Điều kiện sinh thái thích hợp cho Keo tai tượng là vùng đất có độ cao
từ 0 – 800m, nhiệt độ trung bình hàng năm từ 18 – 28o C. Lượng mưa trung
bình hàng năm 1500 – 3000 m; phát triển trên đất bồi tụ tầng dày.
2.1.3.1. Nhiệt độ
National Research Council (U.S.) etôil, 1983), trong vùng sinh thái ở
nơi nguyên sản ở Queensland, tháng nóng nhất (tháng 12 hoặc tháng 1) có
nhiệt độ trung bình tháng nóng nhất là 32 – 40oC, và nhiệt độ trung bình tháng
lạnh nhất là 12 – 16oC. Keo tai tượng không phân bố ở những vùng có sương,
tuy nhiên trong điều kiện sương nhẹ thì Keo tai tượng vẫn có thể sống được.
2.1.3.2. Lượng mưa
(National Research Council (U.S.). etôil., 1983), Keo tai tượng là cây
của những lập địa ẩm. Trên các vùng khô hạn, Keo tai tượng sinh trưởng kém,
còi cọc. Các xuất xứ hiện tại đều không thích hợp với các khu vực có mùa
khô kéo dài. Ở nơi nguyên sản, Keo tai tượng phân bố ở nơi có lượng mưa
biến động từ 1000mm đến hơn 4500mm. Rừng trồng Keo tai tượng ở Missi
on Beach - Tully của Queensland nhận lượng mưa 4.400mm một năm, với
lượng mưa vào mùa khô khoảng 700mm. Mùa khô kéo dài trong 4 tháng. Ở


15

Australia, nơi nguyên sản của loài Keo này có thời tiết vào mùa đông và mùa
xuân thì tương đối khô còn mùa hè và mùa thu thì tương đối ẩm.
Ở Sabah, lượng mưa trung bình năm biến động từ 1500 đến
3100mm.Các rừng trồng thành công nhận lượng mưa trung bình là

2000mm/năm. Độ ẩm của đất duy trì quanh năm.
(Nguyễn Hoàng Nghĩa.,2003) Nhu cầu khí hậu của loài này ở Việt Nam
đã được Nguyễn Hoàng Nghĩa (1996) xác định như sau:
Lượng mưa bình quân năm: 1300-2500 mm
Chế độ mưa: mưa mùa hè
Chiều dài mùa khô: 0 - 6 tháng
Nhiệt độ tối đa bình quân của tháng nóng nhất: 28 - 35oC
Nhiệt độ tối thiểu bình quân tháng lạnh nhất: 10 - 22oC
Nhiệt độ bình quân năm: 22 - 28oC
2.1.4. Tính chịu bóng
Hầu hết các loài Keo đều là các loài tiên phong ưa sáng. Keo tai tượng
sinh trưởng tốt nhất ở điều kiện được chiếu sáng đầy đủ. Ở nơi bị che bóng,
nó sinh trưởng kém, còi cọc (National Research Council (U.S.).etôil., 1983).
2.1.5. Đặc điểm đất đai
Keo tai tượng có thể sinh trưởng trên các lập địa nghèo, xói mòn và đất
nhiều sỏi đá. Trên các lập địa đất tầng dày hoặc đất bồi tụ thì nó sinh trưởng
nhanh. Ở Queensland cây nhìn chung hiếm khi mọc trên đất phát triển từ đá
mẹ Bazơ. Ở Sram (Indonesia) loài này mọc cả trên đất potzon với nền đá vôi.
Ở Sabah loài này được trồng cả trên đất có tính axit, độ pH=4.5. Keo tai
tượng có thể được trồng trên các lập địa với hàm lượng P thấp, khoảng 0,2
ppm, xong trên các lập địa này cây không thể sinh trưởng nhanh được.


16

2.2. Đặc điểm cơ bản điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu
Khu vực nghiên cứu là các tỉnh vùng Trung tâm Bắc Bộ như Tuyên
Quang, các tỉnh miền Trung như Quảng Trị, Thừa thiên Huế, Quảng Nam, các
tỉnh Tây Nguyên như Lâm Đồng, Gia Lai và các tỉnh Nam bộ như Đồng Nai,
Bình Dương.

2.2.1. Địa hình
Các lâm phần nghiên cứu có địa hình chủ yếu là đồi núi thấp, độ dốc từ
5 - 40%, độ cao so với mực nước biển từ 50 - 300m.
2.2.2. Đất
- Tuyên Quang: Đất Tuyên Quang có các nhóm chính: đất đỏ vàng trên
đá sét và đá biến chất, đất vàng nhạt trên đá cát, đất đỏ vàng trên đá macma,
đất vàng đỏ trên đá biến chất, đất phù sa ven suối, đất dốc tụ - thung lũng,
diện tích 8.002 ha, ngoài ra còn có một số loại đất khác chiếm diện tích nhỏ:
đất nâu vàng, đất mun vàng nhạt, đất nâu đỏ; đất phù sa không được bồi
đắp… Tóm lại, tài nguyên đất của Tuyên Quang hết sức phong phú về chủng
loại, chất lượng tương đối tốt, thích ứng với các loại cây trồng.
- Quảng Trị: Đất ở đây chủ yếu chia thành 11 nhóm và 32 loại đất
chính (theo tài liệu của FAO và UNESCO) đặc trưng chung gồm 3 nhóm cơ
bản:
+ Nhóm cồn cát và đất cát ven biển gồm các cồn cát trắng kéo dài từ
Vĩnh Linh đến Hải Lăng, chiếm 6,23% và đất cát ven biển phân bổ rải rác dọc
ven biển, chiếm 1,3% đất tự nhiên của tỉnh.
+ Nhóm đất phù sa do các sông bồi đắp hàng năm dọc ven sông Mỹ
Chánh, Thạch Hãn, sông Hiếu, sông Bến Hải...,chiếm 2% diện tích đất tự
nhiên của tỉnh, có độ màu mỡ, tiềm năng dinh dưỡng khá cao đã và đang đưa
vào sản xuất hoa màu có giá trị.