BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH **************** NGUYỄN VĂN LÂM LẬP BIỂU THỂ TÍCH CÂY ĐỨNG RỪNG THƠNG BA LÁ (Pinus kesiya Royle ex Gordon) TRỒNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG NGUYÊN LIỆU GIẤY BẢO LIÊN - HUYỆN DI LINH TỈNH LÂM ĐỒNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH LÂM NGHIỆP Thành phố Hồ Chí Minh Tháng 6/2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NƠNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH **************** NGUYỄN VĂN LÂM LẬP BIỂU THỂ TÍCH CÂY ĐỨNG RỪNG THÔNG BA LÁ (Pinus kesiya Royle ex Gordon) TRỒNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG NGUYÊN LIỆU GIẤY BẢO LIÊN - HUYỆN DI LINH TỈNH LÂM ĐỒNG Ngành: Lâm Nghiệp KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Người hướng dẫn : ThS MẠC VĂN CHĂM Thành phố Hồ Chí Minh Tháng 6/2012 i    LỜI CẢM ƠN Để có ngày hơm nay, để hồn thành khóa luận này: Đầu tiên, xin bày tỏ lời biết ơn sâu sắc đến với người thân tôi, cảm ơn công ơn sinh thành dưỡng dục cha mẹ người thân gia đình ln động viên, quan tâm ủng hộ tạo điều kiện tốt để tơi ngày hơm Tồn thể q thầy trường Đại Học Nơng Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh, đặc biệt thầy cô khoa Lâm Nghiệp không truyền dạy kiến thức quý báu mà kinh nghiệm sống giúp tơi hồn thành tốt q trình học tập trường sau Tôi xin cảm ơn hòa đồng, nhiệt tình thầy Th.S Mạc Văn Chăm giúp đỡ, hướng dẫn suốt q trình chúng tơi hồn thành khóa luận Xin chân thành cảm ơn toàn thể anh chị làm việc ban quản lý rừng nguyên liệu giấy Bảo Liên giúp đỡ tơi q trình thực địa thu thập số liệu Cảm ơn anh Quý, anh Thảo đồng hành tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành tốt khóa luận Lời cám ơn cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới tất anh chị, bạn bè tập thể lớp DH08QR, đặc biệt bạn Phương Loan, động viên, quan tâm, giúp đỡ tơi q trình làm khóa luận suốt q trình học tập trường Xin chân thành cám ơn! TP Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 06 năm 2012 Nguyễn Văn Lâm     ii      TÓM TẮT Đề tài nghiên cứu “Lập biểu thể tích đứng rừng Thơng Ba Lá (Pinus kesiya Royle ex Gordon) trồng ban quản lý rừng nguyên liệu giấy Bảo Liên, huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng ” từ ngày tháng đến ngày 10 tháng năm 2012 huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng  Nội dung nghiên cứu:  Nghiên cứu quy luật cấu trúc rừng Thông Ba Lá trồng khu vực nghiên cứu  Nghiên cứu quy luật sinh trưởng đường kính, chiều cao, thể tích theo tuổi (D1,3/A, Hvn/A, V/A) rừng trồng Thơng ba khu vực nghiên cứu  Xây dựng mơ hình lý thuyết mối quan hệ nhân tố tham gia cấu thành biểu thể tích ( Hvn/D1,3), xác định hình số ngang ngực (f1,3) làm sở thiết lập thể tích đứng cho rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu  Thiết lập biểu thể tích đứng có sở khoa học cho rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu  Phương pháp nghiên cứu Lập ô tiêu chuẩn rừng trồng năm 1998 đến 2000, ô cho rừng trồng năm 2001 đến 2003, tiến hành đo đếm tiêu cần thiết D1,3, Hvn, Dt cưa giải tích tuổi khảo sát Tổng hợp số liệu thu thập, sử dụng phần mềm Excel, Stat Plus 3.0 để xử lý số liệu, phục vụ cho nội dung nghiên cứu  Kết nghiên cứu:  Quy luật phân bố số theo tiêu tăng trưởng:  Theo cấp đường kính (N/D1,3): đường biểu diễn có dạng đỉnh lệch trái (Sk > 0) tất năm Các tập trung nhiều cấp kính nhỏ trung bình, giảm iii    dần với cấp kính lớn, Hệ số biến động cao (23,1 % ÷ 30,2 %), chêch lệch năm nhỏ (2,1 % ÷ 6,7 %)  Theo cấp chiều cao (N/Hvn): Sai số số trung bình mẫu (Sx) lớn  0,93     2,14 , tuổi lớn phạm vi biến động cao (5 m ÷ 13 m) Hệ số biến động chiều cao nhỏ (8,4 % ÷ 13,9 %)  Theo cấp đường kính tán (N/Dt): Đường kính tán phát triển chậm, biên độ dao động lớn ( ÷ 5,3 m), hệ số biến động mức trung bình (14 % ÷ 17,7 %)  Quy luật sinh trưởng:  Về đường kính (D1,3/A): Đường kính tuổi có mối quan hệ chặt chẽ dạng phương trình hàm số mũ: D1,3 = 1,51368*A0,870513 với r = 0,999  Về chiều cao (Hvn/A): Dạng phương trình hàm số mũ: Hvn = 1,26324*A0,92513 phù hợp để mô tả quy luật sinh trưởng Với r = 0,9996  Về thể tích (V/A): Đề tài chọn phương trình dạng hàm số bậc phương trình thích hợp để để mơ đặc điểm sinh trưởng thể tích theo tuổi (V/A) tồn với hệ số tương quan cao (r = 0,996) Phương trình cụ thể: V = 0,00938022 - 0,00625874*A + 0,00115137*A2  Lâp biểu thể tích  Quy luật tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3): Đề tài chọn hàm số mũ: Hvn = 0,814967*D1,31,0616 phương trình biểu diễn đặc điểm quy luật tương quan chiều cao đường kính thân (Hvn/D1,3) lồi Thơng ba trồng khu vực nghiên cứu (r = 0,9995)  Hình số (f1,3) Rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu là: 0,57  Biểu thể tích nhân tố theo cấp đường kính cho rừng Thơng ba ban quản lý rừng nguyên liệu giấy Bảo Liên thiết lập theo phương trình:  V (m3/cây) = (π/4*0,0001*D21,3*(0,814967*D1,31,0616)*0,57 Biểu thể tích lập hồn tồn có ý nghĩa mặt thống kê, có sở khoa học (với: Pvalue = 0,711507 > 0,05)       iv      ABSTRACT The thesis "Scheduling volume of standing trees for the forest Khasi Pine (Pinus kesiya Royle ex Gordon) plantation in forest management for Bao Lien paper materials Di Linh district, Lam Dong Province" from April to Date June 10, 2012 in Di Linh district, Lam Dong province  Research Content:  Study the structure of the forest laws Khasi Pine cultivated in the study area  Study the growing law of the diameter, height, volume by age (D1,3/A, Hvn/ A, V/A) of Khasi Pine plantation in the study area  Construction theoretical model of the relationship between the participants constitute factors represent volume (Hvn/D1,3), determine the Form (f1,3) as a basis for setting the volume of standing trees Khasi Pine planted in the study area  Establish the volume of standing trees represent a scientific basis for forest Khasi Pine planted inthe study areas  Research methods Established three plots in the plantation in 1998 to 2000, plots for plantation in 2001 to 2003 and then proceed measurement criteria necessary as D1,3, Hvn, Dt and analysis of the plants examined at age Summary of collected data, using Excel software, Stat Plus 3.0 for data processing, catering to the research content  Research results:  Law distribution according to the criteria of plant growth:  According diameter (N/D1,3): distribution curve peaks form a left shift (Sk > 0) in all years The plants concentrated in the small and medium diameter, reduced with large diameter, high coefficient of variation (23,1 % ÷ 30,2 %), deviated little difference between years (2,1 % ÷ 6,7 %) v     According height (N/Hvn): Average deviation of the sample (Manufacturing) large (± 0,93 ÷ ± 2,14), range of height variation is relatively large, small coefficient of variation (8,4% ÷ 13,9%)  According canopy diameter (N/Dt): The concentration of trees in the canopy diameter from 3,5 m to 5,5 m (92 % ÷ 95 %), slow-growing canopy diameter, the amplitude large oscillations (4 ÷ 5,3 m)  Growth laws:  The diameter (D1,3/A): Diameter and age have very close relations with each other, is modeled under exponential equation: D1,3 = 1,51368*A0,870513 with r = 0,999  The height (Hvn/A): In tests, types of equations have the highest correlation coefficient, see equation subject Hvn = 1,26324*A0,92513 appropriate to characterize the rule this growth With r = 0,9996  The volume (V/A): Subject selection equation as a function rank is the appropriate equations to simulate the growth characteristics of the old volume (V / A) exists with coefficients the very high (r = 0,996) Specific equation: V = 0,00938022 - 0,00625874*A + 0,00115137*A2  Scheduling volume: Correlation between height and diameter (Hvn/D1,3): Subject selection exponential: Hvn = 0,814967*D1,31,0616 is the performance characteristics of the correlation between the way the law high and trunk diameter (Hvn/D1,3) of species Khasi Pine planted in the study area (r = 0,9995) Form (f1,3) of Khasi Pine at the study area was calculated from the analytic trees is f1,3 = 0,57 A volume table based on the diameter factor for the forest Khasi Pine in forest management Bao Lien paper materials are set by the equation: V (m3/cay) = (π / * 0,0001 * D21,3 * (0,814967 * D1,31,0616) * 0,57 Table is made entirely volume significant statistically, there is scientific basis (with: tstatistic = 0,38 < t0,05 = 1,96) vi    MỤC LỤC Trang tựa i Lời cảm ơn ii Tóm tắt iii Abstract .v Mục lục vii Danh sách phụ biểu .x Danh sách chữ viết tắt kí hiệu xi Danh sách bảng xii Danh sách hình xiv Chương MỞ ĐẦU 1.1.  Đặt vấn đề   1  1.2.  Mục tiêu, phạm vi nghiên cứu đề tài   3  1.2.1.  Mục tiêu   3  1.2.2.  Phạm vi nghiên cứu  . 3  Chương TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1.  Khái niệm biểu thể tích đứng   4  2.2.  Nghiên cứu nhân tố cấu thành biểu thể tích rừng  . 5  2.3.  Các phương pháp tính thể tích cây  . 7  2.3.1.  Tính thể tích đứng   7  2.3.2.  Đo thể tích ngã   8  2.4.  Tình hình nghiên cứu lập biểu thể tích đứng giới Việt Nam   8  2.4.1.  Tình hình nghiên cứu biểu thể tích đứng giới   8  2.4.2.  Tình hình nghiên cứu lập biểu thể tích nước ta   10  2.5.  Đặc điểm khu vục nghiên cứu  . 11  vii    2.5.1.  Vị trí địa lý  . 11  2.5.2.  Địa hình – thổ nhưỡng   11  2.5.3.  Khí hậu thủy văn   12  2.5.4.  Dân số  . 13  2.5.5.  Tình hình kinh tế   14  2.6.  Đặc điểm đối tượng nghiên cứu   15  Chương NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 17 3.1.  Nội dung nghiên cứu  . 17  3.2.  Phương pháp nghiên cứu   17  3.2.1.  Ngoại nghiệp   17  3.2.2.  Nội nghiệp   18  Chương KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 23 4.1.  Quy luật phân bố số theo tiêu sinh trưởng rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu   23  4.1.1.  Quy luật phân bố số theo cấp đường kính  . 23  4.1.2.  Quy luật phân bố số theo cấp chiều cao   26  4.1.3.  Quy luật phân bố số theo đường kính tán   29  4.2.  Quy luật sinh trưởng rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu  . 32  4.2.1.  Đặc điểm sinh trưởng đường kính (D1,3/A)  . 32  4.2.2.  Đặc điểm sinh trưởng chiều cao (Hvn/A)   36  4.2.3.  Đặc điểm sinh trưởng thể tích (V/A)   39  4.3.  Thiết lập biểu thể tích đứng cho rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu     41  4.3.1.  Nghiên cứu quy luật tương quan chiều cao đường kính thân (Hvn/D1,3)     41  4.3.2.  Xác định hình số rừng Thông ba trồng khu vực nghiên cứu   45  4.3.3.  Biểu thể tích đứng cho rừng Thông ba trồng ban quản lý rừng nguyên liệu giấy Bảo Liên   45  4.3.4.  Kiểm tra mức độ phù hợp biểu thể tích xây dựng.   47  viii    4.3.5.  Phạm vị áp dụng cách sử dụng biểu   48  Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 50 5.1.  Kết luận  . 50  5.2.  Kiến Nghị  52  TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 ix    PHỤ BIỂU KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM CÁC PHƯƠNG TRÌNH TƯƠNG QUAN GIỮA THỂ TÍCH VỚI TUỔI (V/A) Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: V Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -9,14791 0,0406495 -225,044 0,0000 Slope 2,75901 0,0208687 132,208 0,0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 59,2993 59,2993 17478,94 0,0000 Residual 0,0407114 12 0,00339261 Total (Corr.) 59,34 13 Correlation Coefficient = 0,999657 R-squared = 99,9314 percent Standard Error of Est = 0,0582462 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 = 0,000106442*A^2,75901 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 99,9314% of the variability in V after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,999657, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0582462 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu mmm    Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X Dependent variable: log(v) Independent variable: 1/a^0.2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 8,59261 0,242461 35,4391 0,0000 Slope -18,0973 0,339091 -53,37 0,0000 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 59,0911 59,0911 2848,36 0,0000 Residual 0,248948 12 0,0207457 Total (Corr.) 59,34 13 Correlation Coefficient = -0,9979 R-squared = 99,5805 percent Standard Error of Est = 0,144034 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe relationship between log(v) and 1/a^0.2 The equation of the fitted model is the log(v) = 8,59261 - 18,0973*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 99,5805% of the variability in log(v) The correlation coefficient equals -0,9979, indicating a relatively strong relationship between he variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,144034 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu nnn    Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X Dependent variable: log(v) Independent variable: 1/a^0.3 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 3,99476 0,253946 15,7308 0,0000 Slope -13,6588 0,411427 -33,1986 0,0000 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 58,7009 58,7009 1102,15 0,0000 Residual 0,639127 12 0,0532606 Total (Corr.) 59,34 13 Correlation Coefficient = -0,9946 R-squared = 98,9229 percent Standard Error of Est = 0,230783 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe relationship between log(v) and 1/a^0.3 The equation of the fitted model is the log(v) = 3,99476 - 13,6588*1/a^0.3 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^0.3 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,9229% of the variability in log(v) The correlation coefficient equals -0,9946, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,230783 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu ooo    Polynomial Regression Analysis Dependent variable: V Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 0,00938022 0,00379056 2,47463 0,0309 A -0,00625874 0,00116257 -5,38352 0,0002 A^2 0,00115137 0,0000753902 15,2722 0,0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0,0314473 0,0157236 950,02 0,0000 Residual 0,00018206 11 0,0000165509 Total (Corr.) 0,0316293 13 R-squared = 99,4244 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 99,3197 percent Standard Error of Est = 0,00406828 Mean absolute error = 0,00298664 Durbin-Watson statistic = 0,678266 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a second order polynomial model to describe the relationship between V and A The equation of the fitted model is V = 0,00938022-0,00625874*A + 0,00115137*A^2 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 99,4244% of the variability in V The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with different numbers of independent variables, is 99,3197% The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,00406828 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,00298664 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the DW value is less than 1.4, there may be some indication of serial correlation Plot the residuals versus row order to see if there is any pattern which can be seen In determining whether the order of the polynomial is appropriate, note first that the P-value on the highest order term of the polynomial equals 9,42969E-9 Since the P-value is less than 0.01, the highest order term is statistically significant at the 99% confidence level Consequently, you probably don't want to consider any model of lower order ppp    Polynomial Regression Analysis Dependent variable: V Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT -0,00410719 0,00244409 -1,68046 0,1238 A 0,0029775 0,00136242 2,18545 0,0537 A^2 -0,000336209 0,000207353 -1,62143 0,1360 A^3 0,0000661148 0,00000910818 7,25883 0,0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0,0316003 0,0105334 3627,09 0,0000 Residual 0,0000290409 100,00000290409 Total (Corr.) 0,0316293 13 R-squared = 99,9082 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 99,8806 percent Standard Error of Est = 0,00170414 Mean absolute error = 0,00130361 Durbin-Watson statistic = 0,875994 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a third order polynomial model to describe the relationship between V and A The equation of the fitted model is V = -0,00410719 + 0,0029775*A-0,000336209*A^2 + 0,0000661148*A^3 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 99,9082% of the variability in V The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with different numbers of independent variables, is 99,8806% The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,00170414 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0,00130361 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the DW value is less than 1.4, there may be some indication of serial correlation Plot the residuals versus row order to see if there is any pattern which can be seen In determining whether the order of the polynomial is appropriate, note first that the P-value on the highest order term of the polynomial equals 0,0000273002 Since the P-value is less than 0.01,the highest order term is statistically significant at the 99% confidence level Consequently, you probably don't want to consider any model of lower order qqq    Bảng P.5.1: Kết thử nghiệm phương trình tương quan thể tích với tuổi (V/A)  A (năm) Vtn(m3) (1) (2) (3) (4) (5) 10 11 12 13 14 0,00014 0,00071 0,00215 0,00507 0,00963 0,01651 0,02500 0,03357 0,04501 0,05807 0,07431 0,09541 0,12197 0,15517 0,00011 0,00072 0,00221 0,00488 0,00903 0,01493 0,02284 0,03302 0,04570 0,06111 0,07949 0,10106 0,12604 0,15463 0,00007 0,00078 0,00265 0,00596 0,01085 0,01735 0,02547 0,03518 0,04646 0,05925 0,07350 0,08918 0,10621 0,12457 0,00006 0,00083 0,00294 0,00663 0,01188 0,01860 0,02668 0,03598 0,04639 0,05779 0,07010 0,08320 0,09703 0,11152 0,00427 0,00147 0,00097 0,00277 0,00687 0,01328 0,02199 0,03300 0,04631 0,06193 0,07985 0,10007 0,12260 0,14743 -0,00140 0,00103 0,00358 0,00665 0,01064 0,01594 0,02294 0,03205 0,04366 0,05816 0,07596 0,09746 0,12304 0,15310 Vlt(m3) 000 000 000 Vtn 000 Vlt 000 000 000 Vlt 000 000 000 000 10 11 12 13 14 A(tuổi) Hình P.5.1: Biểu đồ diễn Kết thử nghiệm phương trình tương quan thể tích với tuổi (V/A) rrr    PHỤ BIỂU KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM CÁC PHƯƠNG TRÌNH TƯƠNG QUAN GIỮA CHIỀU CAO VỚI ĐƯỜNG KÍNH (Hvn/D1,3)   Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X Dependent variable: Hvn Independent variable: D1.3 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -0,368161 0,079247 -4,64573 0,0006 Slope 0,981332 0,00828866 118,394 0,0000 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 236,929 236,929 14017,25 0,0000 Residual 0,202832 12 0,0169027 Total (Corr.) 237,132 13 Correlation Coefficient = 0,999572 R-squared = 99,9145 percent Standard Error of Est = 0,13001 The StatAdvisor The output shows the results relationship between Hvn and D1.3 of fitting a linear model to describe The equation of the fitted model is the Hvn = -0,368161 + 0,981332*D1.3 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between Hvn and D1.3 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,9145% of the variability in Hvn The correlation coefficient equals 0,999572, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,13001 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu sss    Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: Hvn Independent variable: D1.3 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -0,204608 0,0204863 -9,98754 0,0000 Slope 1,0616 0,00982638 108,036 0,0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 6,66581 6,66581 11671,70 0,0000 Residual 0,00685331 12 0,000571109 Total (Corr.) 6,67266 13 Correlation Coefficient = 0,999486 R-squared = 99,8973 percent Standard Error of Est = 0,0238979 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between Hvn and D1.3 The equation of the fitted model is Hvn = 0,814967*D1.3^1,0616 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between Hvn and D1.3 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,8973% of the variability in Hvn after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,999486, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0238979 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu ttt    Regression Analysis - Double reciprocal model: Y = 1/(a + b/X) Dependent variable: Hvn Independent variable: D1.3 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -0,0173638 0,00522398 -3,32386 0,0061 Slope 1,22318 0,0224619 54,456 0,0000 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0,476688 0,476688 2965,46 0,0000 Residual 0,00192896 12 0,000160747 Total (Corr.) 0,478617 13 Correlation Coefficient = 0,997983 R-squared = 99,597 percent Standard Error of Est = 0,0126786 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a double reciprocal model to describe the relationship between Hvn and D1.3 The equation of the fitted model is Hvn = 1/(-0,0173638 + 1,22318/D1.3) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between Hvn and D1.3 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,597% of the variability in Hvn after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,997983, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0126786 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu uuu    Regression Analysis - Square root-Y model: Y = (a + b*X)^2 Dependent variable: Hvn Independent variable: D1.3 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 1,09758 0,0704746 15,5742 0,0000 Slope 0,189333 0,00737113 25,6858 0,0000 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 8,81942 8,81942 659,76 0,0000 Residual 0,160412 12 0,0133676 Total (Corr.) 8,97983 13 Correlation Coefficient = 0,991028 R-squared = 98,2136 percent Standard Error of Est = 0,115618 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-Y model to describe the relationship between Hvn and D1.3 The equation of the fitted model is Hvn = (1,09758 + 0,189333*D1.3)^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between Hvn and D1.3 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,2136% of the variability in Hvn after transforming to a square root scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,991028, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,115618 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu vvv    Regression Analysis - Linear model: y = a*e^b/X^0,2 Dependent variable: LOG(Hvn) Independent variable: 1/D1.3^0.2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 6,88006 0,101744 67,6212 0,0000 Slope -7,33872 0,14847 -49,4289 0,0000 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 6,64005 6,64005 2443,22 0,0000 Residual 0,0326129 12 0,00271775 Total (Corr.) 6,67266 13 Correlation Coefficient = -0,997553 R-squared = 99,5112 percent Standard Error of Est = 0,052132 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between LOG(Hvn) and 1/D1.3^0.2 The equation of the fitted model is LOG(Hvn) = 6,88006 - 7,33872*1/D1.3^0.2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between LOG(Hvn) and 1/D1.3^0.2 at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,5112% of the variability in LOG(Hvn) The correlation coefficient quals -0,997553, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,052132 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu www    Bảng P.6.1: Kết thử nghiệm phương trình tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3)  D1,3 (cm) 1,6 2,6 3,8 6,2 7,4 8,5 9,3 10,2 11,1 12 13 14,2 15,4 Hvntn(m) 1,3 2,4 3,3 4,5 5,6 6,7 7,8 8,8 9,6 10,5 11,5 12,6 13,6 14,7 (1) 1,2 2,2 3,4 4,5 5,7 6,9 8,0 8,8 9,6 10,5 11,4 12,4 13,6 14,7 (2) 1,3 2,2 3,4 4,5 5,7 6,8 7,9 8,7 9,6 10,5 11,4 12,4 13,6 14,9 (3) 1,3 2,2 3,3 4,4 5,6 6,8 7,9 8,8 9,8 10,8 11,8 13,0 14,5 16,1 (4) 2,0 2,5 3,3 4,2 5,2 6,2 7,3 8,2 9,2 10,2 11,4 12,7 14,3 16,1 (5) 1,2 2,3 3,5 4,8 6,0 7,1 8,1 8,9 9,7 10,4 11,2 12,0 13,0 13,9 Hvnlt (m) 18 16 14 Htb 12 10 1.6 2.6 3.8 6.2 7.4 8.5 9.3 10.2 11.1 12 13 14.2 15.4 D1,3 (cm) Hình P.3.1: Biểu đồ diễn Kết thử nghiệm phương trình tương quan giữachiều cao với đường kính (Hvn/D1,3) xxx    PHỤ BIỂU SỐ LIỆU CÂY GIẢI TÍCH CÁC NĂM Với: Hvn (m) 14.9 vị trí (m) 1.3 10 11 12 13 1998 Hmt (m) 15 D (cm) 19.8 18.9 17.6 17.1 16.4 15.6 14.1 13.3 12.1 10.6 9.8 8.4 7.2 5.7 4.3 2.6 14 f1,3 Ngày Hvn (m) 6/4/2012 vòng năm 15 14 14 13 12 11 10 10 6 14.6 vị trí (m) 1.3 10 11 12 13 0.53 14 1999 Hmt (m) 14.7 D (cm) 19.1 17.6 16.2 16.0 15.5 13.9 13.0 12.3 11.2 10.3 8.4 7.1 6.3 5.1 3.8 2.9 f1,3 yyy    , = Ngày Hvn (m) 5/4/2012 vòng năm 13 13 13 12 11 10 10 13.5 vị trí (m) 1.3 10 11 12 13 0.54 f1,3 ∗∑ , 2000 Hmt (m) 13.7 D (cm) 18.6 17.4 15.0 13.9 12.7 11.8 11.1 9.7 8.2 6.6 5.9 4.4 2.9 2.3 1.8 Ngày 9/4/2012 vòng năm 12 12 12 11 10 9 1 0.56 Hvn (m) 12.5 vị trí (m) 1.3 2001 Hmt Ngày (m) 12.7 11/4/2012 D vòng (cm) năm 11 17.2 11 15.5 11 14.2 10 13.9 12.9 12.2 11.0 10.4 9.3 7.7 6.6 10 5.2 11 3.8 2.2 12 f1,3 Hvn (m) 11 vị trí (m) 1.3 2002 Hmt Ngày (m) 11.2 14/4/2012 D vòng (cm) năm 18.1 10 16.3 10 14.3 10 13.3 12.8 11.8 9.5 8.7 7.8 6.0 4.1 2.2 10 f1,3 0.60 0.58 zzz    Hvn (m) 10.2 vị trí (m) 1.3 f1,3 2003 Hmt Ngày (m) 10.3 19/4/2012 D vòng (cm) năm 14.5 11.8 11.3 11.4 10.2 8.1 6.8 6.1 5.9 4.1 2.5 0.62 PHỤ BIỂU KẾT QUẢ KIỂM TRA SỰ TỒN TẠI CỦA BIỂU THỂ TÍCH Hypothesis Tests for Vlt-Vtn Sample mean = 0,0000914286 Sample median = 0,000015 t-test -Null hypothesis: mean = 0,0 Alternative: not equal Computed t statistic = 0,378032 P-Value = 0,711507 Do not reject the null hypothesis for alpha = 0,05 sign test Null hypothesis: median = 0,0 Alternative: not equal Number of values below hypothesized median: Number of values above hypothesized median: Large sample test statistic = 0,267261 (continuity correction applied) P-Value = 0,789264 Do not reject the null hypothesis for alpha = 0,05 signed rank test -Null hypothesis: median = 0,0 Alternative: not equal Average rank of values below hypothesized median: 8,0 Average rank of values above hypothesized median: 7,125 Large sample test statistic = 0,251106 (continuity correction applied) P-Value = 0,801728 Do not reject the null hypothesis for alpha = 0,05 The StatAdvisor This pane displays the results of three tests concerning the center of the population from which the sample of Vlt-Vtn comes The first test is a t-test of the null hypothesis that the mean Vlt-Vtn equals 0,0 versus the alternative hypothesis that the mean Vlt-Vtn is not equal to 0,0 Since the P-value for this test is greater than or equal to 0,05, we cannot reject the null hypothesis at the 95,0% confidence level The second test is a sign test of the null hypothesis that the median Vlt-Vtn equals 0,0 versus the alternative hypothesis that the median Vlt-Vtn is not equal to 0,0 It is based on counting the number of values above and below the hypothesized median Since the P-value for this test is greater than or equal to 0,05, we cannot reject the null hypothesis at the 95,0% confidence level The third test is a signed rank test of the null hypothesis that the median Vlt-Vtn equals 0,0 versus the alternative hypothesis that the median Vlt-Vtn is not equal to 0,0 It is based on comparing the average ranks of values above and below the hypothesized median Since the P-value for this test is greater than or equal to 0,05, we cannot reject the null hypothesis at the 95,0% confidence level The sign and signed rank tests are less sensitive to the presence of outliers but are somewhat less powerful than the t-test if the data all come from a single normal distribution aaaa    ... forest management for Bao Lien paper materials Di Linh district, Lam Dong Province" from April to Date June 10, 2012 in Di Linh district, Lam Dong province  Research Content:  Study the structure... tổng dân số toàn huyện, Chủ yếu dân tộc K’Ho (Nguồn: Huyện Di Linh, Tỉnh Lâm Đồng, 2006, http://w3.lamdong.gov.vn/vivn/chinhquyen/bo-may-to-chuc/huyen-tp-tx/pages/huyen-dilinh.aspx) Đến năm 2009,