BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP NGHIÊN CỨU TÌNH HÌNH SINH TRƯỞNG CỦA RỪNG KEO LAI GIÂM HOM (Acacia auriculiformis x Acacia mangium) TRỒNG TẠI KHU BẢO TỒN THIÊN NHIÊN VÀ VĂN HÓA ĐỒNG NAI, HUYỆN VĨNH CỬU, TỈNH ĐỒNG NAI Họ tên sinh viên: NGUYỄN THANH BÌNH Ngành: Lâm nghiệp Niên khóa: 2007 - 2011 Tháng 7/2011 NGHIÊN CỨU TÌNH HÌNH SINH TRƯỞNG CỦA RỪNG KEO LAI GIÂM HOM (Acacia auriculiformis x Acacia mangium) TRỒNG TẠI KHU BẢO TỒN THIÊN NHIÊN VÀ VĂN HÓA ĐỒNG NAI, HUYỆN VĨNH CỬU, TỈNH ĐỒNG NAI Tác giả NGUYỄN THANH BÌNH Khóa luận đệ trình để đáp ứng yêu cầu cấp kỹ sư ngành LÂM NGHIỆP Giáo viên hướng dẫn ThS NGUYỄN MINH CẢNH Tháng 7/2011 LỜI CẢM ƠN Để hồn thành khóa luận này, xin chân thành cảm ơn quý thầy cô giáo Khoa Lâm nghiêp, quý thầy cô giáo Trường Đại học Nơng Lâm Thành phố Hồ Chí Minh, người giảng dạy suốt bốn năm học trường Tôi chân thành biết ơn thầy ThS Nguyễn Minh Cảnh hết lịng hướng dẫn góp ý cho tơi suốt thời gian làm khóa luận q trình học tập trường Tơi xin cảm ơn Ban quản lý Khu Bảo tồn Thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai Các cô chú, anh chị công nhân viên cung cấp thông tin cần thiết tạo điều kiện cho tơi q trình làm khóa luận Tơi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, người thân tất bạn bè tập thể lớp DH07QR giúp đỡ bên cạnh suốt trình học tập thực khóa luận Khi thực khóa luận, thời gian thực hạn chế trình độ chun mơn chưa cao nên khơng tránh khỏi thiếu sót Rất mong góp ý nhận xét quý thầy cô, bạn bè để khóa luận hồn thiện Xin chân thành cảm ơn! Tp.HCM, ngày 20 tháng 06 năm 2011 Sinh viên Nguyễn Thanh Bình i TĨM TẮT Đề tài: “Nghiên cứu tình hình sinh trưởng rừng Keo lai giâm hom (Acacia auriculiformis x Acacia mangium) trồng Khu Bảo tồn Thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai” thực từ ngày 21 tháng năm 2011 đến ngày 21 tháng năm 2011 Giáo viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Minh Cảnh Phương pháp thực hiện: Áp dụng phương pháp điều tra trình ngoại nghiệp Thu thập số liệu cần thiết ô tiêu chuẩn tạm thời Sử dụng phần mềm Ecxel, Statgraphics Centurion V 15.1 để xử lý số liệu thu thập Từ số liệu thu thập ngồi thực địa, sau q trình tính tốn xử lý phần mềm ta có kết tóm tắt sau: Quy luật phân bố số theo cấp đường kính (N/D1.3) Đường biểu diễn phân bố số theo cấp đường kính D1,3 rừng Keo lai khu vực nghiên cứu có dạng đỉnh lệch trái cấp tuổi (năm trồng) nghiên cứu (Sk > 0) Độ lệch chuẩn đường kính cá thể Keo lai ô tiêu chuẩn so với giá trị trung bình đường kính giao động khoảng từ 1,06 cm – 3,36 cm Hệ số biến động đường kính năm trồng có chênh lệch nhỏ khoảng 18,3 % – 22,6 %, từ hệ số biến động nhận thấy rừng Keo lai phát triển đồng Phạm vi biến động đường kính dao động tăng dần theo cấp tuổi khoảng 5,1 cm – 14,3 cm Quy luật phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) Đường biểu diễn phân bố số theo cấp chiều cao rừng Keo lai khu vực nghiên cứu có dạng đỉnh lệch trái (Sk > 0) năm trồng 2009, 2005, 2001 lệch phải (Sk < 0) năm trồng 2007, 2003 Độ lệch chuẩn chiều cao cá thể Keo lai ô tiêu chuẩn so với giá trị trung bình đường kính giao động khoảng từ 0,812 (m) – 1,652 (m) Hệ số biến động đường kính ii năm trồng có chênh lệch nhỏ khoảng 5,29 % – 12,99 % Phạm vi biến động chiều cao dao động khoảng (m) – (m) Sinh trưởng đường kính (D1,3) Keo lai Kết quả tính tốn cho thấy dạng phương trình: Y = a + b.sqrt(X) thích hợp để mơ tả mối tương quan đường kính (D1,3) theo tuổi (A) Phương trình cụ thể: D1,3 = -5,4486 + 6,7934.sqrt(A) Sinh trưởng chiều cao (Hvn) Keo lai Kết quả tính tốn cho thấy dạng phương trình: Y = a + b.sqrt(X) thích hợp để mô tả mối tương quan chiều cao (Hvn) theo tuổi (A) Phương trình cụ thể: Hvn = -3,52608 + 6,53291.sqrt(A) Tương quan thể tích (V) tuổi (A) Keo lai Kết quả tính tốn cho thấy dạng phương trình: Y = (a + b.sqrt(X))2 thích hợp để mơ tả mối tương quan thể tích (V) theo tuổi (A) Phương trình cụ thể: V = (-0,203848 + 0,210196.sqrt(A))2 Lượng tăng trưởng đường kính (id1,3) Đường biểu diễn lượng tăng trưởng đường kính đường có dạng gấp khúc từ tuổi đến tuổi lượng tăng trưởng cao, chậm từ tuổi đến tuổi giảm mạnh từ tuổi đến tuổi 10 Tăng trưởng bình quân hàng năm đường kính id1,3 = 1,58 cm Lượng tăng trưởng chiều cao (ih) Đường biểu diễn lượng tăng trưởng chiều cao đường có dạng gấp khúc từ tuổi đến tuổi lượng tăng trưởng cao, chậm từ tuổi đến tuổi 10 riêng tuổi lượng tăng trương lại bi giảm so với năm kế cận Tăng trưởng bình quân hàng năm chiều cao ih = 1,74 m Tương quan chiều cao (H) đường kính (D1,3) Keo lai Kết quả tính tốn cho thấy dạng phương trình: Y = a + b.ln(X) thích hợp để mơ tả mối tương quan chiều cao (Hvn) theo đường kính (D1,3) iii Phương trình cụ thể: Hvn = -9,16085 + 9,64608.Ln(D1,3) Xây dựng biểu trình sinh trưởng tạm thời rừng Keo lai giâm hom trồng Khu Bảo tồn Thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai iv MỤC LỤC Trang ƒ Lời cảm ơn i ƒ Tóm tắt ii ƒ Mục lục v ƒ Chữ viết tắt ký hiệu vii ƒ Danh sách bảng viii ƒ Danh sách hình ix Chương MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Chương TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.1 Khái niệm sinh trưởng tăng trưởng 2.2 Tình hình nghiên cứu sinh trưởng, tăng trưởng rừng giới 2.3 Tình hình nghiên cứu sinh trưởng, tăng trưởng rừng Việt Nam 2.4 Những nghiên cứu loài Keo lai giâm hom 11 Chương ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC, ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14 3.1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu 14 3.1.1 Đặc điểm tự nhiên 14 3.1.2 Hiện trạng sử dụng đất 16 3.1.3 Tài nguyên rừng 17 3.1.4 Tình hình dân sinh – kinh tế – xã hội 20 3.2 Đặc điểm đối tượng nghiên cứu 21 3.2.1 Đối tượng nghiên cứu Keo lai giâm hom 21 3.2.2 Đặc điểm phân bố Keo lai giâm hom 21 3.2.3 Hình thái đặc điểm sinh trưởng 22 3.2.4 Đặc tính sinh thái 22 v 3.2.5 Công dụng ý nghĩa kinh tế 23 3.2.6 Kỹ thuật cắt cành giâm hom 23 3.2.7 Kỹ thuật trồng keo lai giâm hom 24 3.3 Nội dung nghiên cứu 25 3.4 Phương pháp nghiên cứu 25 3.4.1 Phương pháp ngoại nghiệp 25 3.4.2 Phương pháp nội nghiệp 26 Chương KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 30 4.1 Đặc điểm lâm học rừng Keo lai cấp tuổi 2, 4, 6, 8, 10 30 4.2 Quy luật phân bố số theo số tiêu sinh trưởng 31 4.2.1 Quy luật phân bố số theo cấp đường kính (N/D1.3) 32 4.2.2 Quy luật phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) 35 4.3 Sinh trưởng Keo lai giâm hom trồng khu vực nghiên cứu 38 4.3.1 Sinh trưởng đường kính (D1.3) Keo lai 39 4.3.2 Sinh trưởng chiều cao (Hvn) Keo lai 41 4.3.3 Sinh trưởng thể tích (V) Keo lai 44 4.4 Đặc điểm tăng trưởng loài Keo lai trồng khu vực nghiên cứu 46 4.4.1 Lượng tăng trưởng đường kính (id1,3) 46 4.4.2 Lượng tăng trưởng chiều cao (ih) 47 4.5 Tương quan chiều cao đường kính Keo lai (H/D1,3) 49 4.6 Xây dựng biểu trình sinh trưởng tạm thời rừng Keo lai giâm hom trồng khu vực nghiên cứu 51 Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 53 5.1 Kết luận 53 5.2 Kiến nghị 55 ƒ Tài liệu tham khảo ƒ Phụ biểu ƒ Nhận xét giáo viên hướng dẫn ƒ Nhận xét giáo viên phản biện ƒ Một số hình ảnh giải tích vi CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU CV% Hệ số biến động D1,3 Đường kính thân vị trí 1,3 m, cm D1,3_tn Đường kính 1,3m thực nghiệm, cm D1,3_lt Đường kính 1,3m lý thuyết, cm Dbq Đường kính bình qn, cm H Chiều cao cây, m Hvn Chiều cao vút ngọn, m H_tn Chiều cao thực nghiệm, m H_lt Chiều cao lý thuyết, m Hbq Chiều cao bình quân, m id1,3 Tăng trưởng đường kính, cm ih Tăng trưởng chiều cao, m ln Logarit tự nhiên (cơ số e) P Mức ý nghĩa f1,3 Hình số thân tuyệt đối N Số r Hệ số tương quan R Biên độ biến động R Hệ số xác định mức độ tương quan S Độ lệch tiêu chuẩn S2 Phương sai mẫu 4.1 Số ký hiệu bảng hay hình theo chương vii DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 2.1 Một số giống keo lai nước ta 12 Bảng 3.1 Hiện trạng sử dụng đất Khu Bảo tồn Thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai 17 Bảng 4.1 Đặc điểm lâm học rừng Keo lai cấp tuổi 2, 4, 6, 8, 10 31 Bảng 4.2 Tóm tắt tiêu thống kê (phân bố N/D1.3) 33 Bảng 4.3 Tóm tắt tiêu thống kê (phân bố N/Hvn) 37 Bảng 4.4 Kết tính kiểm tra tồn tham số phương trình tồn phương trình tương quan D1,3 theo tuổi 40 Bảng 4.5 Kết tính kiểm tra tồn tham số phương trình tồn phương trình tương quan Hvn theo tuổi 42 Bảng 4.6 Kết tính kiểm tra tồn tham số phương trình tồn phương trình tương quan thể tích theo tuổi 44 Bảng 4.7 Lượng tăng trưởng đường kính id1,3 46 Bảng 4.8 Lượng tăng trưởng chiều cao ih 48 Bảng 4.9 Kết tính kiểm tra tồn tham số phương trình tồn phương trình tương quan Hvn D1.3 49 Bảng 4.10 Biểu dự báo tạm thời trình sinh trưởng rừng Keo lai giâm hom Khu Bảo tồn Thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai 51 viii Hàm 3: Simple Regression - H vs D Dependent variable: H Independent variable: D Logarithmic-Y square root-X model: Y = exp(a + b*sqrt(X)) Coefficients Least Squares Parameter Estimate Intercept 0.791184 Slope 0.526843 Standard Error 0.0277735 0.00832431 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 167.664 Residual 55.587 Total (Corr.) 223.251 T Statistic P-Value 28.487 0.0000 63.2897 0.0000 Df Mean Square F-Ratio P-Value 167.664 4005.58 0.0000 1328 0.0418576 1329 Correlation Coefficient = 0.866609 R-squared = 75.1012 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 75.0824 percent Standard Error of Est = 0.204591 Mean absolute error = 0.179013 Durbin-Watson statistic = 0.18719 (P=0.0000) Lag residual autocorrelation = 0.904152 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a logarithmic-Y square root-X model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = exp(0.791184 + 0.526843*sqrt(D)) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between H and D at the 95.0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 75.1012% of the variability in H The correlation coefficient equals 0.866609, indicating a moderately strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.204591 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 0.179013 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 P-value is less than 0.05, there is an indication of possible serial correlation at the 95.0% confidence level Plot the residuals versus row order to see if there is any pattern that can be seen nn Hàm 4: Simple Regression - H vs D Dependent variable: H Independent variable: D Linear model: Y = a + b*X Coefficients Least Squares Parameter Estimate Intercept 3.86975 Slope 0.843788 Standard Error 0.15484 0.0128936 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 19222.2 Residual 5960.52 Total (Corr.) 25182.8 T Statistic P-Value 24.992 0.0000 65.4423 0.0000 Df Mean Square F-Ratio P-Value 19222.2 4282.70 0.0000 1328 4.48834 1329 Correlation Coefficient = 0.873676 R-squared = 76.3309 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 76.3131 percent Standard Error of Est = 2.11857 Mean absolute error = 1.82026 Durbin-Watson statistic = 0.196523 (P=0.0000) Lag residual autocorrelation = 0.898959 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = 3.86975 + 0.843788*D Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between H and D at the 95.0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 76.3309% of the variability in H The correlation coefficient equals 0.873676, indicating a moderately strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 2.11857 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 1.82026 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 P-value is less than 0.05, there is an indication of possible serial correlation at the 95.0% confidence level Plot the residuals versus row order to see if there is any pattern that can be seen oo Hàm 5: Simple Regression - H vs D Regression Analysis - Logarithmic-X model: Y = a + b*ln(X) Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -9.16085 0.242125 -37.8351 0.0000 Slope 9.64608 0.102492 94.1152 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value -Model 21899.4 21899.4 8857.66 0.0000 Residual 3283.31 1328 2.47237 -Total (Corr.) 25182.8 1329 Correlation Coefficient = 0.932535 R-squared = 86.9621 percent Standard Error of Est = 1.57238 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a logarithmic-X model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = -9.16085 + 9.64608*ln(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 86.9621% of the variability in H The correlation coefficient equals 0.932535, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 1.57238 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu pp PHỤ BIỂU SỐ LIỆU CÂY GIẢI TÍCH PHỤC VỤ TÍNH TỐN HÌNH SỐ THÂN CÂY f1,3 tính trực tiếp từ giải tích theo cơng thức: d 2n ∑ n f1,3 = d 1,3 CÂY Stt 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Vi trí (m) 10 11 12 13 14 15 16 1,3 Chu vi (cm) 84 56 51 47 43 40 37 33 30 27 24 21 19 15,5 11 4,5 54 Đường kính (cm) 26,75 17,83 16,24 14,97 13,69 12,74 11,78 10,51 9,55 8,60 7,64 6,69 6,05 4,94 3,50 2,87 1,43 17,20 CÂY qq Số vòng năm 10 10 10 9 8 7 4 10 D2 f1,3 7,15 3,18 2,64 2,24 1,87 1,62 1,39 1,11 0,91 0,74 0,58 0,45 0,37 0,24 0,12 0,08 0,02 2,96 0,52 Stt Vi trí (m) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CÂY Stt 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 CÂY 4 10 11 12 13 14 15 16 1,3 Chu vi (cm) Đường kính (cm) 78 52 46 41 39 37 34 31 28 26 22 18 15 13 12 10 50 24,84 16,56 14,65 13,06 12,42 11,78 10,83 9,87 8,92 8,28 7,01 5,73 4,78 4,14 3,82 3,18 1,91 15,92 Vi trí (m) Chu vi (cm) Đường kính (cm) 10 11 12 13 14 15 16 17 1,3 85 59 54 51 48 46 42 39 35 31 29 25 21 18 15 11 4,5 57 27,07 18,79 17,20 16,24 15,29 14,65 13,38 12,42 11,15 9,87 9,24 7,96 6,69 5,73 4,78 3,50 2,87 1,43 18,15 rr Số vòng năm 10 10 10 9 8 7 6 5 10 Số vòng năm 10 10 10 9 8 7 5 4 3 10 D2 f1,3 6,17 2,74 2,14 1,73 1,54 1,31 1,17 0,97 0,79 0,68 0,49 0,33 0,23 0,17 0,15 0,10 0,04 2,53 0,51 D2 f1,3 7,33 3,53 2,96 2,64 2,34 2,15 1,79 1,54 1,24 0,97 0,85 0,63 0,45 0,33 0,23 0,12 0,08 0,02 3,29 0,52 Stt Vi trí (m) Chu vi (cm) Đường kính (cm) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 CÂY 5 10 11 12 13 14 15 16 17 1,3 89 57 54 50 47 45 40 37 34 30 26 21 19 17 14 12 56 28,34 18,15 17,20 15,92 14,97 14,33 12,74 11,78 10,83 9,55 8,28 6,69 6,05 5,41 4,46 3,82 2,87 1,27 17,83 Stt 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Vi trí (m) Chu vi (cm) Đường kính (cm) 10 11 12 13 14 15 16 1,3 78 54 50 47 46 41 39 35 30 27 24 21 19 15,5 11 4,5 53 24,84 17,20 15,92 14,97 14,65 13,06 12,42 11,15 9,55 8,60 7,64 6,69 6,05 4,94 3,50 2,23 1,43 16,88 ss Số vòng năm 10 10 10 9 8 7 5 4 10 Số vòng năm 10 10 10 9 8 7 4 10 D2 f1,3 8,03 3,29 2,96 2,53 2,24 2,05 1,62 1,39 1,17 0,91 0,69 0,45 0,37 0,29 0,20 0,15 0,08 0,02 3,18 0,53 D2 f1,3 6,17 2,96 2,53 2,24 2,15 1,71 1,54 1,24 0,91 0,74 0,58 0,45 0,37 0,24 0,12 0,05 0,02 2,85 0,53 Phụ biểu KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM CÁC PHƯƠNG TRÌNH TƯƠNG QUAN GIỮA N/A PHỤC VỤ LẬP BIỂU DỰ BÁO TẠM THỜI QUÁ TRÌNH SINH TRƯỞNG RỪNG KEO LAI Hàm 1: Simple Regression - N vs A Dependent variable: N Independent variable: A Linear model: Y = a + b*X Coefficients Least Squares Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 338.3 12.5551 26.9453 0.0001 Slope -12.05 1.89275 -6.3664 0.0078 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 5808.1 5808.1 40.53 0.0078 Residual 429.9 143.3 Total (Corr.) 6238.0 Correlation Coefficient = -0.964927 R-squared = 93.1084 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 90.8112 percent Standard Error of Est = 11.9708 Mean absolute error = 6.88 Durbin-Watson statistic = 2.95613 (P=0.7458) Lag residual autocorrelation = -0.498628 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between N and A The equation of the fitted model is N = 338.3 - 12.05*A Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between N and A at the 95.0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 93.1084% of the variability in N The correlation coefficient equals -0.964927, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 11.9708 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 6.88 is the average value of the residuals The DurbinWatson (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 P-value is greater than 0.05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95.0% confidence level tt Hàm 2: Simple Regression - N vs A Dependent variable: N Independent variable: A Double square root model: Y = (a + b*sqrt(X))^2 Coefficients Least Squares Parameter Estimate Intercept 20.2479 Slope -1.67668 Standard Error 0.841157 0.343401 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 5.32622 Residual 0.670258 Total (Corr.) 5.99648 T Statistic P-Value 24.0715 0.0002 -4.88258 0.0164 Df Mean Square F-Ratio P-Value 5.32622 23.84 0.0164 0.223419 Correlation Coefficient = -0.942457 R-squared = 88.8225 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 85.0966 percent Standard Error of Est = 0.472673 Mean absolute error = 0.303088 Durbin-Watson statistic = 2.20756 (P=0.2891) Lag residual autocorrelation = -0.18255 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a double square root model to describe the relationship between N and A The equation of the fitted model is N = (20.2479 - 1.67668*sqrt(A))^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between N and A at the 95.0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 88.8225% of the variability in N after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals -0.942457, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.472673 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 0.303088 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 P-value is greater than 0.05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95.0% confidence level uu Hàm 3: Simple Regression - N vs A Dependent variable: N Independent variable: A Square root-Y model: Y = (a + b*X)^2 Coefficients Least Squares Parameter Estimate Intercept 18.5095 Slope -0.372793 Standard Error 0.400513 0.0603796 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 5.55899 Residual 0.437483 Total (Corr.) 5.99648 T Statistic P-Value 46.2144 0.0000 -6.17416 0.0086 Df Mean Square F-Ratio P-Value 5.55899 38.12 0.0086 0.145828 Correlation Coefficient = -0.962831 R-squared = 92.7043 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 90.2724 percent Standard Error of Est = 0.381874 Mean absolute error = 0.219962 Durbin-Watson statistic = 2.82926 (P=0.6681) Lag residual autocorrelation = -0.44314 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-Y model to describe the relationship between N and A The equation of the fitted model is N = (18.5095 - 0.372793*A)^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between N and A at the 95.0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 92.7043% of the variability in N after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals -0.962831, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.381874 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 0.219962 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 P-value is greater than 0.05, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95.0% confidence level vv MỘT SỐ HÌNH ẢNH CÂY GIẢI TÍCH ww xx yy PHẦN NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN - PHẦN NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN - PHẦN NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN - ...NGHIÊN CỨU TÌNH HÌNH SINH TRƯỞNG CỦA RỪNG KEO LAI GIÂM HOM (Acacia auriculiformis x Acacia mangium) TRỒNG TẠI KHU BẢO TỒN THIÊN NHIÊN VÀ VĂN HÓA ĐỒNG NAI, HUYỆN VĨNH CỬU, TỈNH ĐỒNG NAI Tác... tình hình sinh trưởng rừng Keo lai giâm hom (Acacia auriculiformis x Acacia mangium) trồng Khu Bảo tồn Thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai? ?? thực từ ngày 21 tháng năm 2011... -9,16085 + 9,64608.Ln(D1,3) X? ?y dựng biểu trình sinh trưởng tạm thời rừng Keo lai giâm hom trồng Khu Bảo tồn Thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai iv MỤC LỤC Trang ƒ Lời