Mô hình hóa động thái năng suất sinh khối và hấp thu các bon của rừng keo tai tượng (accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3 PG

1

Mô hình hóa động thái năng suất sinh khối va
hấp thu các-bon của rừng Keo tai tượng (Accacia
mangium) bằng phần mềm động thái 3-PG


2

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tên viết tắt
C
CL
S
SL
AWS

Tên đầy đủ
Đất sét
Đất sét pha
Đất cát
Sét pha cát
Lượng nước hữu hiệu trong đất

TQ

Tuyên Quang

QT

Quảng Trị

TT

Thừa Thiên Huế

QN

Quảng Nam

GL

Gia Lai

LD

Lâm Đồng

DN
BB
Bulk density
Extr. P
Total C
Exch. CEC
Total N
MAI

Đồng Nai
Bình Dương
Dung trọng

Hàm lượng Phốtpho dễ tiêu
Hàm lượng Cacbon tổng số
Hàm lượng cation trao đổi
Hàm lượng Nitơ tổng số
Tăng trưởng trung bình hàng năm


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).
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) và 264
triệu ha (2010) (FAO, 2010), 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). 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).
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%)
(McNULTY.S.G. và ABER.J.D., 2001).
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).
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
Carbon (Sands.P.J. và Landsberg.J.J., 2002). 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).


3

Nhằm thử nghiệm khả năng áp dụng phần mềm này vào mô phỏng
động thái năng suất sinh khối, hấp thu carbon của rừng trồng Keo tai tượng
tôi thực hiện đề tài:
“Mô hình hóa động thái năng suất sinh khối va hấp thu các-bon
của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3PG”


4

Chương 1
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1 Trên thế giới
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).
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; Pote' and Bartelink, 2002). 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 (Pote' and Bartelink, 2002). 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)
1.1.1.1 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; Vanclay and Skovsgaard, 1997; Vanclay,
1998). Phương pháp này có thể phù hợp để dự đoán sản lượng ngắn hạn
trong khoảng thời gian mà các điều kiện tự nhiên cho sinh trưởng của rừng


5

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 cácbon 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; Peng và cộng sự., 2002).
1.1.1.2 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; Vanclay,
1998). 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;
Landsberg and Gower, 1997).
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 vậy, một cách tiếp cận là kết hợp các điểm đặc trưng của mô
hình động thái với mô hình thực nghiệm, xây dựng nên mô hình hỗn hợp một mô hình quản lý rừng mà có thể bổ sung các ảnh hưởng của các sức ép


6

từ môi trường trong hệ sinh thái rừng (Landsberg and Waring, 1997; Mäkelä
và cộng sự., 2000). Nhiều mô hình như PipeQual, CROBAS, MELA, và mô
hình kinh nghiệm PTEADA2 liên kết với mô hình quá trình MAESTRO... là
các tùy chọn quản lý (Mäkelä và cộng sự., 2000, Monserud, 2003).
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; Snowdon và cộng sự., 2000;
Schelhaas và cộng sự, 2001). 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.
1.1.1.3 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 carbon, tăng trưởng rừng và sản xuất trong
thời gian ngắn và dài hạn (Kimmins, năm 1993; Battôiglia và cộng sự, 1999;
Kimmins và cộng sự,năm 1999; Peng, 2000b).
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
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 carbon.


7

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.
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.
1.1.2 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
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


8

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.
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 cacbon. 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
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 carbon.


9

Mô hình 3-PG đã được áp dụng cho nhiều loài khác nhau (Coops và
cộng sự., 2000; Landsberg và cộng sự., 2001; Sands & Landsberg, 2002;
Waring, 2000; Almeida và cộng sự., 2004a; Dye và cộng sự., 2004; Esprey và
cộng sự., 2004). Phiên bản đã điều chỉnh, 3-PG Spatial, đã được áp dụng để
nghiên cứu năng suất rừng ở cấp độ cảnh quan – lansdscape (Coops và cộng
sự., 1998a, 1998b).
Một phiên bản bổ sung khá thông dụng của 3-PG là 3PG PJS (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 3PG PJS 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). 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).
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,


10

Thông và các loài khác. Với hầu hết các loài này, thậm chí các tham số rất cơ
bản cũng không sẵn có.
Sự thịnh hành của việc áp dụng 3-PG cho các loài khác nhau và các hệ
quả tiềm năng của kết quả ước tính, có thể, không chính xác của mô hình khi
nó được sử dụng như là một công cụ quản lý đã dẫn đến những mối hoài nghi.
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
(Battôiglia & Sands, 1997) and CABALA (Battôiglia và cộng sự., 2004) 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). 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.
Các ứng dụng gần đây của 3-PG cho loài E.globulus (Sands &
Landsberg, 2002) và E.grandis (Almeida và cộng sự, 2004a;.. Esprey và cộng


11

sự, 2004) đã cố gắng để cung cấp phương pháp chính xác cho việc kiểm tra
mô hình và ấn định tham số.
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)


12

Chương 2
ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU
KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU
Chương 3
MỤC TIÊU - NỘI DUNG - GIỚI HẠN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Mục tiêu, nội dung, giới hạn nghiên cứu
3.1.1 Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định được năng suất, sinh khối và hấp thu carbon hiện tại của
rừng Keo tai tượng nghiên cứu ở các cấp tuổi khác nhau.
- Mô phỏng được động thái năng suất sinh khối và hấp thu carbon cho
các rừng Keo tai tượng nghiên cứu.
- Kiểm tra tính thích ứng, khả năng áp dụng của phần mềm 3-PG cho
mô phỏng năng suất rừng Keo tai tượng ở Việt Nam
3.1.2 Giới hạn nghiên cứu
Đề tài chỉ nghiên cứu rừng Keo tai tượng ở vùng (Tuyên Quang,
Quảng Trị, Quang Nam, Thừa thiên Huế, Gia Lai, Đồng Nai, Bình Dương).
Rừng Keo tai tượng trồng thuần loại ở các cấp tuổi từ 3 tới tuổi 17.
3.1.3 Nội dung nghiên cứu
- Nghiên cứu sinh trưởng của rừng Keo tai tượng: Đường kính, chiều
cao, trữ lượng, sinh khối.
- Nghiên cứu động thái sinh khối và hấp thụ carbon sinh khối bằng

phần mềm 3-PG.
3.2 Phương pháp
3.2.1 Các tham số đầu vao của 3-PG
Để chạy 3-PG, các tham số đầu vào như: Các giá trị theo tháng của
nhiệt độ trung bình, tối cao, tối thấp của không khí; bức xạ mặt trời; độ hụt


13

bão hoà hơi nước; lượng mưa; và số ngày có sương trong 1 tháng; vĩ độ; độ
phì của đất…
Bảng 3.1 dưới đây sẽ trình bày các tham số đầu vào, cũng như các tham
số ban đầu và một số kết quả chính của đầu ra của 3-PG.
Bảng 3.1: Mô tả các tham số đầu vào và các giá trị ban đầu được sử dụng
trong 3-PG
Biến

Đơn vị

Ký hiệu

mm

P

Tham số đầu vào
Tổng lượng mưa theo tháng
Nhiệt độ trung bình theo tháng

0

C

T

MJ m2/ngày

Rs

mb

Dngày

0

Lat

mm

θSx, θSn

-

FR

Tuổi bắt đầu và kết thúc

năm

SA, EA

Lượng nước hữu hiệu trong đất

mm

θSi

Mật độ

Cây/ha

Ni

Loại đất

-

SC

tấn DM/ha

WFi, WRi, WSi

Tổng tiết diện ngang của lâm phần

m2/ha

BA

Thể tích của lâm phần

m3/ha

SV

Tăng trường trung bình hàng năm

m3/ha/năm

MAI

Mật độ (đã tính trên cơ sở tỉa thưa)

Cây/ha

NN

Bức xạ mặt trời
Trung bình độ hụt hơi bão hoà (ban ngày)
theo tháng
Vĩ độ
Lượng nước hữu hiệu tối đa và tối thiểu trong
đất
Độ phì
Giá trị ban đầu

Sinh khối lá, rễ và than ở tuổi bắt đầu trồng
Các kết quả chính (theo tháng)

14

Biến

Đơn vị

Ký hiệu

-

L

Sinh khối lá

tấn DM/ha

WF

Sinh khối rễ

tấn DM/ha

WR

Sinh khối thân

tấn DM/ha

WS

Lượng vật rơi rụng

tấn DM/ha

WL

Chỉ số diện tích lá

Các nhân tố ảnh hưởng đến sinh trưởng (tuổi,
độ hụt hơi bão hoà, nhiệt độ, số ngày sương,

-

nước trong đất, dinh dưỡng, độ dẫn của tán)

fAGE, fD, fT,
fF, fθ, φ

Tổng năng suất sơ cấp

tấn DM/ha

PG

Năng suất sơ cấp thuần

tấn DM/ha

PN

Hiệu quả sử dụng ánh sáng

g DM/MJ

ε

Hiệu quả sử dụng nước

g DM/mm

WUE

Lượng nước bốc thoát hơi

Mm

ET

Lượng nước hữu hiệu trong đất

Mm

θ

tấn /m3

Ρ

Tỉ trọng gỗ
(Nguồn: (Almeida.A.C. và cộng sự., 2004))

15

3.2.2 Nguyên lý hoạt động của 3-PG
3-PG (viết tắt của từ Physiological principles predicting growth - tạm
dịch là ứng dụng các nguyên lý sinh lý học trong dự đoán sinh trưởng rừng).
Nguyên lý của 3-PG có thể được tóm tắt trong sơ đồ sau:

Sơ đồ 3.1: Nguyên lý của 3-PG
Nguồn: (Beadle.C. và Almeida.A.C., 2010)
Nguyên lý trên đã được định lượng hoá trong 3-PG như sau:
3-PG sử dụng mô hình hấp thu bức xạ mặt trời đơn giản để tính toán
lượng bức xạ quang hợp hoạt động (PAR,
(APAR,

) được hấp thu bởi lâm phần

). Sau đó APAR được chuyển đổi thành tổng năng suất sơ cấp P G

(Gross Primary Production - GPP) nhờ hệ số chuyển đổi

(canopy quantum

efficiency - hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng). Trong đó

chịu ảnh


16

hưởng của các yếu tố môi trường như: độ hụt hơi bão hoà (Vapour pressure
deficit) (D), nhiệt độ trung bình (T), số ngày sương, lượng nước hữu hiệu
trong đất (Available soil water)

và tình trạng dinh dưỡng trong đất - được

tính thông qua độ phì (Fertility rating) và tuổi lâm phần (Stôind age). Như
vậy, tổng năng suất sơ cấp được tính bằng công thức:
(1)
Trong đó:
- PG là tổng năng suất sơ cấp
- fT, fN,fF là hàm phản ánh đóng góp của nhiệt độ, độ phì và số ngày
sương vào việc tạo thành năng suất thuần của lâm phần.
-

là hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng theo lý thuyết
là yếu tố hạn chế nhất đến hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng.
(2)

Trong công thức (1)

được xác định bằng công thức:

Với FR nhận giá trị từ 0 (với đất mà yếu tố dinh dưỡng là hạn chế lớn
nhất đến sinh trưởng của cây trồng) đến 1 (với đất mà dinh dưỡng đáp ứng tối
đa nhu cầu của cây trồng).
Tổng năng suất sơ cấp (GPP) sau khi tính được thông qua công thức 1
thì được chuyển đổi sang tổng năng suất sơ cấp thuần (Net Primary
Production-NPP) thông qua hệ số chuyển đổi bằng 0.47 ± 0.04. Phần năng

suất thuần (năng suất của lâm phần sau khi đã tính đến sự mất mát do hô hấp CO2 mất đi) sẽ được chuyển đến tích lũy ở các bộ phận trong cây (lá, thân,
rễ). Phần tích lũy này sẽ được tính toán thông qua các công thức tương quan
sinh trưởng giữa sinh khối gỗ của cây cá lẻ và các bộ phận khác của cây.


17

3.2.3 Số liệu chạy mô hình 3-PG
- Thu thập các tài liệu nghiên cứu cơ bản về sinh lý của loài cây nghiên
cứu như: Hệ số chặn ánh sáng của tán cây, chỉ số diện tích lá, hiệu quả hấp
thu ánh sáng của tán cây, độ dẫn của tán…. cũng như các nghiên cứu về mối
tương quan giữa sinh trưởng với tỉ lệ phân chia năng lượng hấp thu đến các
bộ phận khác nhau trong cây…
- Thu thập các số liệu về khí tượng (nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, số
ngày sương) từ các trạm khí tượng trong khu vực nghiên cứu.
- Các kết quả số liệu nghiên cứu về đất: Loại đất, độ phì, lượng nước
hữu hiệu trong đất,…
- Các số liệu về sinh trưởng như: D1.3, Hvn…
3.2.4 Phương pháp thu thập số liệu
- Chọn lâm phần nghiên cứu: Chọn lâm phần nghiên cứu, mỗi lâm
phần lập 03 ô tiêu chuẩn ngẫu nhiên. Mỗi ô tiêu chuẩn hình tròn có diện tích
phụ thuộc vào mật độ hiện tại của lâm phần, đảm bảo số cây tối thiểu trong ô
tiêu chuẩn là trên 30 cây.
- Phương pháp lập ô tiêu chuẩn và đo đếm các chỉ tiêu: Đường kính
thân, chiều cao thân …
+ Đường kính thân cây: Đường kính thân cây tại vị trí ngang ngực (1,3
m) được đo bằng thước đo vanh (thước dây).
+ Chiều cao thân cây: được đo bẳng thước blumeleiss.
* Phương pháp xác định sinh khối: Chỉ xác định sinh khối các phần
trên mặt đất, sinh khối dưới mặt đất được xác định thông qua các phương

trình/tỷ lệ sinh khối trên và dưới mặt đất đã xuất bản của loài Keo tai tượng.
Sinh khối các bộ phận trên mặt đất của cây là trọng lượng của thân, lá,
cành của cây (kg/cây).


18

Sinh khối lâm phần là tổng lượng chất hữu cơ (thực vật) có được trên
một đơn vị diện tích tại một thời điểm, tính bằng đơn vị tấn/ha, kilogam/ha
theo trọng lượng khô (Ong.JE và cộng sự, 1984) (dẫn theo V.Đ Thái, 2003).
Tại các ô tiêu chuẩn của mỗi tuổi rừng, tiến hành chặt hạ 3 cây có kích
thước trung bình. Mỗi cây sau khi chặt ngả được phân thành các phần thân
(gồm thân, cành, bạnh gốc), rễ (trên mặt đất), lá.
Tiến hành cân khối lượng tươi từng bộ phận, từ đó tính được tổng khối
lượng tươi của cây.
Mỗi phần lấy 100g mẫu tươi đem về phòng thí nghiệm sấy khô đến
khối lượng không đổi, rồi cân khối lượng khô. Với thân sấy ở độ cao 105 oC,
còn lá sấy ở 75oC. Tôi tính được tỷ lệ trọng lượng khô từng bộ phận và tổng
số của cây.
Sinh khối của rừng có thể tính được dựa vào sinh khối cá thể và mật
độ cây rừng.
* Ham lượng C trong sinh khối
Hàm lượng C trong sinh khối được xác định bằng 0.5 sinh khối khô
tuyệt đối (IPCC).
* Xác định lượng rơi
Lượng rơi rụng của rừng được các cấp tuổi khác nhau được thừa kế từ
công trình nghiên cứu khác đã và đang triển khai ở khu vực đề tài nghiên cứu
hoặc trong điều kiện sinh thái tương tự.
3.2.5 Phương pháp xử lý số liệu
- Mô phỏng năng suất bằng mô hình thực nghiệm.

- Mô phỏng năng suất bằng phần mềm 3-PG .
+ Xác định các tham số cần thiết của 3-PG.
+ Phân tích độ nhạy của mô hình.
+ Độ chính xác của mô hình (kiểm nghiệm).


19

- Số liệu thu thập được xử lý bằng toán học thống kê: Giá trị trung
bình, phương sai mẫu, độ lệch chuẩn…


20

Chương 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kết quả điều tra thu số liệu
4.2 Xác định các tham số của phần mềm 3-PG cho Keo tai tượng ở Việt Nam
4.3 Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng và sinh khối bộ phận bằng mô
hình 3-PG
4.4 Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng của các lâm phần nghiên cứu
bằng các bộ tham số khác nhau
KẾT LUẬN – TỒN TẠI – KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
2. Tồn tại
3. Kiến nghị