BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH **************** CIL TOAN ĐÁNH GIÁ TÌNH HÌNH SINH TRƯỞNG CỦA RỪNG THƠNG BA LÁ (Pinus kesiya Royle ex Gordon) TRỒNG TẠI BAN QUẢN LÍ RỪNG NGUYÊN LIỆU GIẤY ĐỨC TRỌNG, HUYỆN ĐỨC TRỌNG, TỈNH LÂM ĐỒNG Chun ngành: Quản Lí Tài Ngun Rừng KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC GVHD: THS MẠC VĂN CHĂM Thành phố Hồ Chí Minh Tháng 6/2012 LỜI CẢM ƠN Để hồn thành khóa luận này, tơi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến:  Cha mẹ người thân gia đình quan tâm, lo lắng động viên vượt qua khó khăn  Q Thầy Cơ giáo Trường Đại Học Nơng Lâm Thành phố Hồ Chí Minh giảng dạy tơi suốt q trình học tập  Quý Thầy Cô giáo Khoa Lâm nghiệp giảng dạy truyền đạt kiến thức quý báu giúp đỡ suốt thời gian học tập thực khóa luận  Xin chân thành cảm ơn Thầy Mạc Văn Chăm tận tình hướng dẫn tơi thực hồn thành khóa luận  Xin chân thành cảm ơn chị Trần Thị Nhập, anh Trần Đức Quý anh Ngô Phương Thảo Trung tâm Nghiên cứu phát triển Lâm Nghiệp thuộc công ty Cổ phần Tập Đoàn Tân Mai Ban lãnh đạo, cán kĩ thuật Ban quản lí rừng nguyên liệu giấy Đức Trọng, huyện Đức Trọng, tỉnh Lâm Đồng tạo điều kiện giúp đỡ suốt thời gian thu thập số liệu ngoại nghiệp  Cảm ơn anh Phan Văn Trọng, quản lý vườn ươm Khoa Lâm nghiệp tạo điều kiện, giúp đỡ thời gian học tập trường  Cuối xin cảm ơn bạn lớp DH08QR sát cánh giúp đỡ suốt trình học tập Xin chân thành cảm ơn ! Tp.HCM tháng năm 2012 Sinh viên Cil Toan i TÓM TẮT Đề tài: “Đánh giá tình hình sinh trưởng rừng thông ba (Pinus kesiya Royle ex Gordon) trồng Ban quản lí rừng nguyên liệu giấy Đức Trọng, huyện Đức Trọng, tỉnh Lâm Đồng” thực khoảng thời gian từ tháng đến tháng năm 2012 Kết nghiên cứu bao gồm nội dung sau: Phân bố số theo cấp chiều cao (N/H) Phân bố số theo cấp chiều cao có dạng đỉnh Phân bố có dạng đỉnh lệch trái cấp tuổi 11 lệch phải cấp tuổi 10 12 Độ lệch tiêu chuẩn thấp cho thấy phát triển chiều cao tương đối đồng cá thể rừng Phân bố số theo cấp đường kính (N/D1,3) Số tập trung nhiều cấp kính nhỏ, đường biểu diễn phân bố số theo cấp đường kính có dạng đỉnh lệch trái Độ lệch đường kính so với trung bình dao động lớn, hệ số biến động lớn Phân bố số theo cấp đường kính tán (N/Dt) Phân bố số theo đường kính tán có dạng đỉnh lệch trái cấp tuổi 10 dạng đỉnh lệch phải cấp tuổi 11 12 Đường kính tán bình qn cấp tuổi chênh lệch không lớn Độ lệch đường kính tán cá thể so với đường kính tán bình qn nhỏ Sinh trưởng chiều cao theo tuổi (Hvn/A) Kết tính tốn cho thấy dạng phương trình y = a*xb phù hợp để mô tả mối tương quan chiều cao Hvn theo tuổi (A) Phương trình cụ thể: Hvn = 1,20553*A^1,01235 Sinh trưởng đường kính theo tuổi (D1,3/A) Kết tính tốn cho thấy dạng phương trình y = a*e-b/xk phù hợp để mô tả mối tương quan đường kính D1,3 theo tuổi (A) ii Phương trình cụ thể: Log(D) = 5,10436 – 6,36037*1/A^0,4 Sinh trưởng thể tích theo tuổi (V/A) Kết tính tốn cho thấy dạng phương trình y = a*e-b/xk phù hợp để mô tả mối tương quan thể tích (V) theo tuổi (A) Phương trình cụ thể: Log(V) = 13,4246 – 25,2348*1/A^0,2 Tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3) Kết tính tốn cho thấy dạng phương trình y = a*xb phù hợp để mô tả mối tương quan chiều cao (Hvn) đường kính (D1,3) Phương trình cụ thể: Hvn = 1,77964*D1,3^0,742909 Tăng trưởng chiều cao (ih) Đường biểu diễn cho thấy biến động tăng trưởng chiều cao giai đoạn rừng non Điều chứng tỏ ảnh hưởng lớn điều kiện bên ngồi Tăng trưởng đường kính (id1,3) Đường biểu diễn cho thấy đường kính tăng trưởng mạnh độ tuổi từ đến 10 tuổi, từ tuổi 11 lượng tăng trưởng có xu hướng giảm xuống iii ABSTRACT The thesis: “Assessment the growth situation of plantation three-leaf pine (Pinus kesiya Royle ex Gordon) at the paper material forest management Duc Trong, Duc Trong district, Lam Dong province” was made in about time from February to June 2012 Research results include the main content as follow: Distribution of stem number according to height level (N/Hvn) Distribution of trees by height level has a peak form Distribution of peak deviation form a left at the age of and 11 and the age difference must be at 10 and 12 Low standard deviation shows the development of relatively uniform height among individual trees Distribution of stem number according to diameter level (N/D1,3) Number of plants concentrated in the small diameter, curvature of the stem number in diameter are left as a peak deviation Deviation of the diameter of the tree compared with the average fluctuation a large coefficient of variation Distribution of stem number according to canopy diameter level (N/Dt) Distribution of number of trees form a canopy diameter at the top left deviation age of and 10 and to form a peak difference at age 11 and 12 Canopy diameter at the level the average age difference is not too large Deviation of the diameter of the individual tree canopy compared with an average diameter smaller canopy Growth of the height according to age (Hvn/A) The calculated results show that equation form y = a*xb is the most appropriate to describe the correlation between height (Hvn) according to age (A) Specific equations: Hvn = 1,20553*A^1,01235 iv Growth of the diameter according to age (D1,3/A) The calculated results show that equation form y = a*e-b/xk is the most appropriate to describe the correlation between diameter (D1,3) according to age (A) Specific equations: Log(D) = 5,10436 – 6,36037*1/A^0,4 Growth of the volume according to age (V/A) The calculated results show that equation form y = a*e-b/xk is the most appropriate to describe the correlation between volume (V) according to age (A) Specific equations: Log(V) = 13,4246 – 25,2348*1/A^0,2 Correlation between height and diameter (Hvn/D1,3) The calculated results show that equation form y = a*xb is the most appropriate to describe the correlation between height (Hvn) and diameter (D1,3) Specific equations: Hvn = 1,77964*D1,3^0,742909 Increment of the height (ih) Curve shows the variation in height growth in young forest stage This demonstrates the strong influence of external conditions Increment of the diameter (id1,3) Curve shows diameter growth in age from to 10 years old from age 11 tend to increase the amount reduced v MỤC LỤC TRANG LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ii ABSTRACT iv MỤC LỤC vi NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÍ HIỆU ix DANH SÁCH CÁC BẢNG x DANH SÁCH CÁC HÌNH xi CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu CHƯƠNG TỔNG QUAN 2.1 Tình hình nghiên cứu sinh trưởng rừng 2.1.1 Một số khái niệm sinh trưởng rừng 2.1.2 Tình hình nghiên cứu sinh trưởng rừng giới 2.1.3 Tình hình nghiên cứu sinh trưởng rừng việt nam 2.2 Đặc điểm khu vực đối tượng nghiên cứu 2.2.1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu 2.2.1.1 Đặc điểm tự nhiên 2.2.1.2 Đặc điểm kinh tế xã hội 13 2.2.2 Đặc điểm đối tượng nghiên cứu 15 2.2.2.1 Đối tượng nghiên cứu 15 2.2.2.2 Đặc điểm phân bố thông ba 15 2.2.2.3 Hình thái đặc điểm sinh trưởng 16 2.2.2.4 Đặc tính sinh thái 16 2.2.2.5 Công dụng ý nghĩa kinh tế 16 vi 2.2.2.6 Kỹ thuật trồng Thông ba 17 CHƯƠNG NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 20 3.1 Nội dung nghiên cứu 20 3.2 Phương pháp nghiên cứu 20 3.2.1 Phương pháp ngoại nghiệp 20 3.2.2 Phương pháp nội nghiệp 21 3.2.2.1 Nghiên cứu quy luật phân bố số theo tiêu sinh trưởng 21 3.2.2.2 Nghiên cứu quy luật sinh trưởng rừng 23 3.2.2.3 Nghiên cứu phát triển thể tích theo tuổi rừng 24 3.2.2.4 Nghiên cứu tăng trưởng rừng 25 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 26 4.1 Quy luật phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) rừng thông ba trồng khu vực nghiên cứu 26 4.2 Quy luật phân bố số theo cấp đường kính (N/D1,3) rừng thông ba trồng khu vực nghiên cứu 29 4.3 Quy luật phân bố số theo cấp đường kính tán (N/Dt) rừng thơng ba trồng khu vực nghiên cứu 33 4.4 Quy luật sinh trưởng chiều cao (Hvn/A) rừng thông ba trồng khu vực nghiên cứu 36 4.5 Quy luật sinh trưởng đường kính (D1,3/A) rừng thông ba trồng khu vực nghiên cứu 37 4.6 Quy luật sinh trưởng thể tích (V/A) rừng thơng ba trồng khu vực nghiên cứu 39 4.6.1 Xác định hình số (f) thơng ba 39 4.6.2 Sinh trưởng thể tích (V) thơng ba theo tuổi 39 4.7 Tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3) rừng thông ba trồng khu vực nghiên cứu 41 4.8 Đặc điểm tăng trưởng rừng thông ba trồng khu vực nghiên cứu 42 vii 4.8.1 Lượng tăng trưởng chiều cao (ih) rừng thông ba trồng khu vực nghiên cứu 42 4.8.1 Lượng tăng trưởng đường kính (id1,3) rừng thơng ba trồng khu vực nghiên cứu 43 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 45 5.1 Kết luận 45 5.2 Kiến nghị 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 PHỤ LỤC viii NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÍ HIỆU D1,3 Đường kính thân tầm cao 1,3 m, cm D_lt Đường kính 1,3 m lý thuyết, cm D_tn Đường kính 1,3 m thực nghiệm, cm Dt Đường kính tán Hvn Chiều cao vút ngọn, m H_lt Chiều cao lý thuyết, m H_tn Chiều cao thực nghiệm, m Hmt Chiều cao men thân Hdc Chiều cao cành id Lượng tăng trưởng đường kính, cm ih Lượng tăng trưởng chiều cao, m N Số A Tuổi V Thể tích, m3 sqrt Căn thức bậc exp Hàm số mũ số e log Logarit thập phân (cơ số 10) ln Logarit tự nhiên (cơ số e) r Hệ số tương quan Ry-x Sai số phương trình 4.1 Số hiệu bảng hay hình theo chương LN Lâm Nghiệp SX Sản xuất DTTN Diện tích tự nhiên ix Regression Analysis - Square root-X model: Y = a + b*sqrt(X) Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -9.7258 0.618154 -15.7336 0.0000 Slope 7.17136 0.23364 30.694 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 229.061 229.061 942.12 0.0000 Residual 2.1882 0.243133 Total (Corr.) 231.249 10 Correlation Coefficient = 0.995258 R-squared = 99.0537 percent Standard Error of Est = 0.493085 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between D and A The equation of the fitted model is D = -9.7258 + 7.17136*sqrt(A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99.0537% of the variability in D The correlation coefficient equals 0.995258, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.493085 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu pppp Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -0.490819 0.0957136 -5.12799 0.0006 Slope 1.34457 0.0504615 26.6455 0.0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 5.8896 5.8896 709.98 0.0000 Residual 0.0746586 0.0082954 Total (Corr.) 5.96425 10 Correlation Coefficient = 0.993721 R-squared = 98.7482 percent Standard Error of Est = 0.0910791 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between D and A The equation of the fitted model is D = 0.612125*A^1.34457 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98.7482% of the variability in D after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0.993721, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.0910791 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu qqqq Regression Analysis - Double reciprocal model: Y = 1/(a + b/X) Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -0.108357 0.026571 -4.07803 0.0028 Slope 1.59834 0.117244 13.6327 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0.41601 0.41601 185.85 0.0000 Residual 0.0201458 0.00223842 Total (Corr.) 0.436156 10 Correlation Coefficient = 0.976632 R-squared = 95.3811 percent Standard Error of Est = 0.0473119 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a double reciprocal model to describe the relationship between D and A The equation of the fitted model is D = 1/(-0.108357 + 1.59834/A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 95.3811% of the variability in D after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0.976632, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.0473119 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu rrrr Phụ lục KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN SINH TRƯỞNG VỀ THỂ TÍCH THEO TUỔI (V/A) Tuổi 10 11 12 V_tn 0,0002 0,0011 0,0031 0,0073 0,0142 0,0273 0,0431 0,0616 0,0834 0,1089 0,1362 ssss V_lt 0,0002 0,0011 0,0033 0,0077 0,0148 0,0254 0,0398 0,0586 0,0823 0,1112 0,1455 Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: V Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -10.87 0.132439 -82.0756 0.0000 Slope 3.65544 0.0698234 52.3526 0.0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 43.5308 43.5308 2740.80 0.0000 Residual 0.142943 0.0158825 Total (Corr.) 43.6738 10 Correlation Coefficient = 0.998362 R-squared = 99.6727 percent Standard Error of Est = 0.126026 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between V and A The equation of the fitted model is V = 0.0000190209*A^3.65544 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between V and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99.6727% of the variability in V after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0.998362, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.126026 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu tttt Regression Analysis - Square root-X model: Y = a + b*sqrt(X) Dependent variable: V Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -0.120704 0.0269256 -4.48288 0.0015 Slope 0.0642199 0.0101769 6.31034 0.0001 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0.0183691 0.0183691 39.82 0.0001 Residual 0.00415168 0.000461298 Total (Corr.) 0.0225207 10 Correlation Coefficient = 0.903134 R-squared = 81.5651 percent Standard Error of Est = 0.0214779 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between V and A The equation of the fitted model is V = -0.120704 + 0.0642199*sqrt(A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between V and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 81.5651% of the variability in V The correlation coefficient equals 0.903134, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.0214779 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu uuuu Regression Analysis - Double reciprocal model: Y = 1/(a + b/X) Dependent variable: V Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -1382.69 403.431 -3.42732 0.0075 Slope 10342.9 1780.12 5.81019 0.0003 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 1.74198E7 1.74198E7 33.76 0.0003 Residual 4.64414E6 516016.0 Total (Corr.) 2.2064E7 10 Correlation Coefficient = 0.888546 R-squared = 78.9515 percent Standard Error of Est = 718.342 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a double reciprocal model to describe the relationship between V and A The equation of the fitted model is V = 1/(-1382.69 + 10342.9/A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between V and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 78.9515% of the variability in V after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0.888546, indicating a moderately strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 718.342 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu vvvv Regression Analysis - Schumacher model: Y = a*e –b/Xk Dependent variable: log(V) Independent variable: 1/A^0.2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 13.4246 0.158363 84.7711 0.0000 Slope -25.2348 0.224956 -112.176 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 43.6426 43.6426 12583.55 0.0000 Residual 0.031214 0.00346822 Total (Corr.) 43.6738 10 Correlation Coefficient = -0.999643 R-squared = 99.9285 percent Standard Error of Est = 0.0588916 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between log(V) and 1/A^0.2 The equation of the fitted model is log(V) = 13.4246 - 25.2348*1/A^0.2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between log(V) and 1/A^0.2 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99.9285% of the variability in log(V) The correlation coefficient equals -0.999643, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.0588916 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu wwww Phụ lục KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN GIỮA CHIỀU CAO VÀ ĐƯỜNG KÍNH (Hvn/D1,3) D1,3 H_tn H_lt 1,3 2,8 4,4 5,8 7,2 8,8 10,3 11,8 13,2 14,4 15,6 2,4 3,7 4,9 6,2 7,4 8,8 10,1 11,1 12,4 13,5 14,6 2,2 3,8 5,3 6,6 7,7 9,0 10,1 11,1 12,1 12,9 13,7 xxxx Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 0.576414 0.0506974 11.3697 0.0000 Slope 0.742909 0.0242973 30.5758 0.0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 3.29176 3.29176 934.88 0.0000 Residual 0.0316895 0.00352106 Total (Corr.) 3.32345 10 Correlation Coefficient = 0.995221 R-squared = 99.0465 percent Standard Error of Est = 0.0593385 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = 1.77964*D^0.742909 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99.0465% of the variability in H after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0.995221, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.0593385 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu yyyy Regression Analysis - Double reciprocal model: Y = 1/(a + b/X) Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 0.0572469 0.00939742 6.09177 0.0002 Slope 0.499454 0.0335286 14.8963 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0.108801 0.108801 221.90 0.0000 Residual 0.00441281 0.000490313 Total (Corr.) 0.113214 10 Correlation Coefficient = 0.980317 R-squared = 96.1022 percent Standard Error of Est = 0.022143 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a double reciprocal model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = 1/(0.0572469 + 0.499454/D) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 96.1022% of the variability in H after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0.980317, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.022143 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu zzzz Regression Analysis - Square root-X model: Y = a + b*sqrt(X) Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -3.81863 0.694996 -5.49447 0.0004 Slope 4.42399 0.235749 18.7657 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 162.163 162.163 352.15 0.0000 Residual 4.14443 0.460493 Total (Corr.) 166.307 10 Correlation Coefficient = 0.987461 R-squared = 97.508 percent Standard Error of Est = 0.678596 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = -3.81863 + 4.42399*sqrt(D) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97.508% of the variability in H The correlation coefficient equals 0.987461, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.678596 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu aaaaa Regression Analysis - Schumacher model: Y = a*e –b/Xk Dependent variable: log(H) Independent variable: 1/D^0.2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 5.44268 0.200723 27.1154 0.0000 Slope -4.99042 0.289628 -17.2305 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 3.22566 3.22566 296.89 0.0000 Residual 0.0977839 0.0108649 Total (Corr.) 3.32345 10 Correlation Coefficient = -0.985179 R-squared = 97.0578 percent Standard Error of Est = 0.104235 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between log(H) and 1/D^0.2 The equation of the fitted model is log(H) = 5.44268 - 4.99042*1/D^0.2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between log(H) and 1/D^0.2 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97.0578% of the variability in log(H) The correlation coefficient equals -0.985179, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.104235 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu bbbbb Phụ lục CÁC THỚT GIẢI TÍCH DÙNG ĐỂ TÍNH HÌNH SỐ THÂN CÂY f1,3  Năm 2000 Vị trí 10 11 12 13 14 1,3 Tổng  Năm 2001 Vị trí 10 11 12 13 1,3 Tổng Hvn = 14,6 m C 61 56 48 44 40 38 35 30 28 24 19 15 12 52 D 19,4 17,8 15,3 14,0 12,7 12,1 11,1 9,6 8,9 7,6 6,1 4,8 3,8 2,9 1,9 16,6 D^2 377,4 318,1 233,7 196,4 162,3 146,5 124,2 91,3 79,5 58,4 36,6 22,8 14,6 8,2 3,7 274,3 D^2/n 25,2 21,2 15,6 13,1 10,8 9,8 8,3 6,1 5,3 3,9 2,4 1,5 1,0 0,5 0,2 f1,3 0,46 124,9 Hvn = 13,7 m C 59 53 46 42 40 38 34 32 29 21 18 15 11 49 D 18,8 16,9 14,6 13,4 12,7 12,1 10,8 10,2 9,2 6,7 5,7 4,8 3,5 2,9 15,6 D^2 353,1 284,9 214,6 178,9 162,3 146,5 117,2 103,9 85,3 44,7 32,9 22,8 12,3 8,2 243,5 D^2/n 25,2 20,3 15,3 12,8 11,6 10,5 8,4 7,4 6,1 3,2 2,3 1,6 0,9 0,6 126,3 ccccc f1,3 0,52  Năm 2002 Vị trí 10 11 12 1,3 Tổng  Năm 2003 Vị trí 10 1,3 Tổng Hvn = 12,3 m C 54 47 40 36 31 27 22 18 15 13 45 D 17,2 15,0 12,7 11,5 9,9 8,6 7,0 5,7 4,8 4,1 2,9 2,2 1,6 14,3 D^2 295,8 224,0 162,3 131,4 97,5 73,9 49,1 32,9 22,8 17,1 8,2 5,0 2,5 205,4 D^2/n 22,8 17,2 12,5 10,1 7,5 5,7 3,8 2,5 1,8 1,3 0,6 0,4 0,2 f1,3 0,42 86,4 Hvn = 10,4 m C 48 43 37 35 32 26 21 16 13 10 40  Hình số bình quân là: f D 14,6 13,8 12,5 11,8 11 10,2 8,1 6,8 4,1 3,2 1,9 13,3 D^2 213,2 190,4 156,3 139,2 121,0 104,0 65,6 46,2 17,1 10,1 3,7 176,9 D^2/n 19,4 17,3 14,2 12,7 11,0 9,5 6,0 4,2 1,6 0,9 0,3 97,0 1,3 = 0,49 ddddd f1,3 0,55 ... cánh giúp đỡ tơi suốt q trình học tập Xin chân thành cảm ơn ! Tp.HCM tháng năm 2012 Sinh viên Cil Toan i TĨM TẮT Đề tài: “Đánh giá tình hình sinh trưởng rừng thơng ba (Pinus kesiya Royle ex Gordon)