|
 Đang trực tuyến :
63 |
|
 Số lượt truy cập :
34083559 |
|
|
|
|
|
Cơ cở khoa học xây dựng mô hình sinh trắc (Allometric Equations) để ước tính sinh khối và các bon rừng
Thứ hai, 07-04-2014 | 08:12:54
|
|
Xuất phát từ những lỗ hổng về mặt khoa học và thực tiễn của các nghiên cứu trong và ngoài nước; cần có nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng các mô hình toán sinh học (Allometric Equations) để ước tính sinh khối và các bon rừng nhằm bổ sung về phương pháp xây dựng mô hình một cách hệ thống và bảo đảm độ tin cậy.
Ảnh minh họa Để ước tính sinh khối, các bon rừng thì xây dựng mô hình sinh trắc là nội dung quan trọng. Tuy nhiên, cơ sở khoa học để xây dựng mô hình chưa được hệ thống và đánh giá để đưa ra tiêu chuẩn chung. Nghiên cứu này trên cơ sở thu thập số liệu sinh khối, phân tích các bon từ chặt hạ cây rừng ở rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên, đã phân tích để đưa ra các cơ sở cho việc xây dựng mô hình sinh trắc ước tính sinh khối và các bon rừng. Kết quả cho thấy: i) Cần lựa chọn số biến số tối ưu cho mô hình theo chỉ tiêu Cp của Mallow và dể đạt được độ tin cậy thì cần có bốn biến số là đường kính (DBH), chiều cao (H), khối lượng thể tích gỗ (WD) và diện tích tán lá (CA); ii) ước lượng các tham số của mô hình tốt bằng phương pháp bình phương tối thiểu, đồng thời nếu có trọng số sẽ giúp cho việc nắn mô hình sát với số liệu quan sát hơn; iii) lựa chọn hàm số thích hợp dựa vào 7 tiêu chí R2(%) cao, tiêu chuẩn T kiểm tra tham số với P<0.05, CF tiến đến 1, AIC bé nhất, S% bé nhất, đồ thị Normal P-P bám sát đường chéo có tọa độ (0,0) và (1,1), đồ thị biến động phần dư (residuals) là hằng số theo giá trị ước lượng qua hàm. Lựa chọn biến số tham gia mô hình sinh trắc theo chỉ số Cp tiến đến p biến số, đó là số biến số tối ưu của mô hình. Đối với ước tính sinh khối và các bon rừng lá rộng thường xanh với sự tham gia của 4 biến số DBH, H, WD và Ca sẽ đạt độ tin cậy cao. Ước lượng hàm số: Phương pháp bình phương tối thiểu có R2adj cao và S% thấp, tỏ ra phù hợp với quy luật phát triển sinh khối cây rừng. Đồng thời ước lượng có trọng số cũng là một phương pháp tốt giúp cho việc điều chỉnh các tham số của mô hình thích hợp với dữ liệu quan sát, giảm biến động. Lựa chọn dạng hàm thích hợp trên cơ sở 07 tiêu chuẩn thống kê: R2adj đạt cao, T kiểm tra tham số với P<0,05, CF tiến đến 1, AIC bé nhất, S% bé nhắt, đồ thị Normal P-P bám sát đường chéo có tọa độ (0,0) và (1,1), đồ thị biến động phần dư (residuals) là hằng số theo giá trị ước lượng qua hàm. Trong đó ưu tiên giá trị S% bé nhất, tiếp theo là AlCmin và CF = 1; R2adj chỉ là tiêu chí tham khảo đầu tiên; hai đồ thị Normal P-P và residuals là khảo sát trực quan nhất để thấy rõ sự thích hợp của hàm ước luợng. ntbtra - Canthostnews, theo Tạp chí NN & PTNT . |
Trở lại
In
Số lần xem: 1036
|
|
[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
|
