Giáo trình Thống kê và tin học trong lâm nghiệp

0.000 = 0.0889 
Từ đây tính được cự ly bình quân tối ưu giữa 2 cây gần nhất trong lâm phần : x = 1.73m 
Để đạt được hiệu quả cao hơn trong điều tiết cấu trúc mặt bằng, cần điều tiết cự ly này theo 
từng cỡ kính có nghĩa là nếu trong một cỡ kính đã đạt được số cây tối ưu Nopti nào đó theo cấu 
trúc N/D, nhưng phân bố chưa đều thì rừng cũng có năng suất thấp. Với lý do đó cần tiếp tục 
xác định cự ly bình quân tối ưu cho từng cỡ kính (xi), phương pháp xác định như trên, nhưng 
chỉ khác là mật độ tối ưu ở đây được tính theo từng cỡ kính (Nopti) theo mô hình N/D định 
hướng, suy ra tham số λi = Nopti/10.000. Từ đây ta tính được cự ly bình quân tối ưu (xi) cho 
từng cỡ kính như ví dụ ở bảng sau 
Mô hình cự ly bình quân tối ưu giữa các cây rừng theo cỡ kính 
Cấp kính D1.3 
(cm) Nopt (c/ha) λ 
Cự ly 
bình quân 
tối ưu 
Xi (m) U 
15 377 0.037667 2.72 2 
20 208 0.020814 3.72 2 
25 115 0.011502 5.12 2 
30 64 0.006356 7.09 2 
35 35 0.003512 9.93 2 
40 19 0.001941 14.04 2 
45 11 0.001072 20.14 2 
50 6 0.000593 29.36 2 
55 3 0.000327 43.59 2 
60 2 0.000181 66.05 2 
65 1 0.000100 102.27 2 
Tổng 889 
Qua bảng trên cho thấy đối với cấp kính càng lớn thì cự ly tối ưu để rừng có phân bố đều giữa 
2 cây càng lớn, trong thực tế để áp dụng cần đo khoảng cách từ một cây đến cây gần nhất nằm 
trong cùng một cấp kính từ đó có thể có giải pháp lựa chọn trong tỉa thưa, nuôi dưỡng, khai 
thác chọn rừng, với định hướng đưa rừng về Nopti và có cự ly bảo đảm cây rừng có phân bố 
đều, lợi dụng tốt nhất không gian dinh dưỡng. 
 69
12. PHÂN TÍCH, PHÁT HIỆN CÁC NGUYÊN NHÂN, NHÂN TỐ 
ĐỊNH TÍNH, ĐỊNH LƯỢNG ẢNH HƯỞNG ĐẾN BIẾN PHỤ 
THUỘC (HẬU QUẢ, VẤN ĐỀ) (Bảo Huy, 2006) 
Trong thực thế chúng ta cần phát hiện các nhân tố chủ đạo ảnh hưởng đến một vấn đề, hậu quả. 
Ví dụ các nhân tố nào ảnh hưởng đến mức độ xung yếu của lưu vực, từ đây giúp cho việc quy 
hoạch lưu vực; hoặc tìm kiếm các nhân tố chủ đạo ảnh hưởng đến sinh trưởng sản lượng của 
một loài cây trồng, làm cơ sở quy hoạch, chọn vùng trồng thích hợp, .... 
Mô hình hồi quy đa biến dạng tuyến tính hoặc phi tuyến hoặc tổ hợp biến sẽ là một công cụ 
mạnh giúp cho việc phát hiện các nhân tố ảnh hưởng rõ rệt cả về tự nhiên lẫn nhân tố xã hội. 
Tuy nhiên các nhân tố tác động, ảnh hưởng có thể là nhân tố định lượng được như: lượng mưa, 
độ dốc, độ cao, .... hoặc là định tính như vị trí địa hình, mức độ tác động, mức độ lửa rừng, 
nhân tác, ..... Trong trường hợp nhân tố là định tính thì cần phải mã hóa để có thể thiết lập mô 
hình hồi quy. 
Có hai phương án mã hóa: 
- Mã hóa hệ thống: Các mức độ, cấp của của nhân tố được mã hóa hệ thống 1, 2, 3, .... 
Ví dụ mã hóa nhân tố vị trí địa hình: Bằng = 1; chân = 2; sườn = 3 và đỉnh = 4 
- Mã hóa theo chiều biến thiên: Các mức độ, cấp được mã hóa theo chiều biến thiên 
của nhân tố phụ thuộc. Săp xếp nhân tố phụ thuộc theo một chiều nào đó (tăng hoặc 
giảm), sau đó các nhân tố được mã hóa theo cùng một vector như vậy. 
Ví dụ: Mã hóa biến số theo chiều biến thiên sinh trưởng 
Sinh trưởng 
cây rừng H 
(m) 
10 15 20 25 30 
Vị trí địa hình Đỉnh Đỉnh Chân Sườn Bằng 
Mã số vị trí 1 2 3 4 5 
Và việc mã hóa khác nhau sẽ dẫn đến việc lựa chọn mô hình hồi quy có mức độ phức tạp khác 
nhau 
Hai phương án mã hóa biến định tính khác nhau sẽ dẫn đến việc chọn lựa mô hình hồi 
quy khác nhau 
Kiểu dạng hàm mô phỏng Phương pháp mã hóa biến định tính 
Hệ thống 
(Mã hóa đơn giản) 
Theo chiều biến thiên, vector 
của biến phụ thuộc 
(Mã hóa phức tạp) 
Tuyến tính hoặc phi tuyến 
nhưng theo 1 chiều (tăng hoặc 
giảm) 
(Xây dựng hàm đơn giản) 
 Không thực hiện được hoặc 
sai quy luật 
Thực hiện được 
Phi tuyến dạng tăng giảm phức 
tạp, hoặc tổ hợp biến 
(Xây dựng hàm phức tạp) 
Thực hiện được 
Thực hiện được nhưng không 
cần thiết 
 70
Ví dụ nghiên cứu phát hiện các nhân tố sinh thái, nhân tác ảnh hưởng đến sự thay đổi mật độ 
tái sinh rừng khộp thông qua mã hóa và thiết lập mô hình hồi quy đa biến: 
Cách tiến hành bao gồm: 
• Thu thập dữ liệu về biến số phụ thuộc y là mật độ tái sinh (Nts), cùng với nó là các 
nhân tố sinh thái, nhân tác ảnh hưởng (có thể định tính hay định lượng) 
• Phân tích hồi quy đa biến bao gồm: 
• Mã hóa các biến số sinh thái, nhân tác theo kiểu hệ thống và lâp cơ sở dữ liệu trong 
Excel 
• Thiết lập các mô hình đa biến với nhiều trường hợp: Hàm với các biến đơn độc lập, 
hoặc tổ hợp biến, hoặc đổi biến số. Mô hình bảo đảm độ tin cậy của các nhân tố ảnh 
hưởng với xác suất P<0.05 hoặc 0.10. Các mô hình này được xử lý trong các phần mềm 
thống kê chuyên nghiệp như SPSS hoặc Statgraphic. 
• Phân tích kết quả mô hình hồi quy đa biến để đánh giá chiều hướng tác động của các 
biến số sinh thái, nhân tác đến tài nguyên, loài làm cơ sở quy hoạch, phối trí không gian 
cảnh quan. Công việc này có thể tiến hành có hiệu quả thông qua chồng ghép các bản 
đồ chuyên đề trong hệ thống GIS. 
Bảng mã hoá các nhân tố liên quan đến Nts rừng khộp 
Nhân tố Ký hiệu Phân cấp và mã hoá các biến số theo cấp Cấp 1 = 1 Cấp 2 = 2 Cấp 3 = 3 
Độ che phủ thực bì (%) Cphu tbi Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
Vị trí địa hình Vi tri Đỉnh Sườn Chân 
Độ dốc (Độ) Do doc Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
Độ cao (m) Do cao Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
Độ dày đất (Cm) Do day dat Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
Kết von (%) Ket von Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
Đá nổi (%) Da noi Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
pH đất pH Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
Lượng mưa (mm) Luong mua Không phân cấp, lấy theo đo đếm 
Khai thác Muc do khai thac Sau nương rẫy Chặt chọn Không có 
Lửa rừng Muc do lua rung Hàng năm Thỉnh thoảng Không có 
Các nhân tố sinh thái, nhân tác được đưa vào nghiên cứu ảnh hưởng đến chỉ tiêu Nts: Độ che 
phủ của thực bì (%), Vị trí địa hình, độ dốc (độ), độ cao vo với mặt biển (m), độ dày đất (cm), 
kết von (%), đá nổi (%), pH đất, lượng mưa (mm), mức độ khai thác, mức độ lửa rừng. Các 
nhân tố này được kiểm tra có hay không quan hệ Nts bằng mô hình hồi quy đa biến. Giữa các 
nhân tố sinh thái, nhân tác có sự ảnh hưởng qua lại rất phức tạp và chúng cũng có ảnh hưởng 
tổng hợp đến các nhân tố Nts, do đó khi kiểm tra mối quan hệ ở mô hình hồi quy đa biến, chấp 
nhận mức sai là <10% (P < 0.10). 
 Biểu tổng hợp mã hóa các nhân tố và Nts rừng khộp 
Nts Cphu 
tbi 
Vi 
tri 
Do 
doc 
Do 
cao
Do 
day 
dat
Ket 
von
Da 
noi
pH Luon
g mua 
Muc do 
khai 
thac
Muc do 
Lua 
rung
567 15 3 7 222 20 1 1 7 1231 1 2
700 5 3 4 230 20 1 1 7 1231 2 2
1133 5 3 12 238 20 1 15 6.8 1231 2 2
1100 12 3 7 244 7 10 20 7 1231 2 2
600 10 3 3 258 20 10 30 6.6 1231 3 3
3267 10 3 1 214 20 1 1 6.8 1231 2 2
3900 10 2 12 232 7 1 25 6.8 1231 2 2
300 55 3 1 233 12 1 30 6.4 1500 3 2
1 75 3 1 236 12 20 20 6.4 1500 3 2
1 5 1 19 235 12 10 40 7 1500 3 3
33 60 3 1 226 13 30 60 6.6 1500 3 3
233 65 2 13 234 14 40 35 6.4 1500 3 1
33 80 3 14 228 15 30 15 6.2 1500 3 1
433 40 3 1 215 27 10 1 6.2 1500 3 3
967 55 3 1 215 12 30 30 6.4 1500 3 2
1500 45 3 1 216 10 1 15 6.6 1500 3 2
200 60 3 1 213 7 30 20 6.6 1500 3 2
600 75 3 1 236 17 1 1 6.6 1500 3 2
933 65 3 1 192 8 5 25 6.6 1500 3 2
Từ file dữ liệu mã hóa trong Excel, tiến hành nhập vào Statgraphics Plus để phát hiện các nhân 
tố ảnh hưởng và xây dựng mô hình hồi quy dự báo Nts 
Dữ liệu được nhập vào Statgraphics Plus như sau: File/Open/Open Data file .... Chọn thư mục 
và kiểu file Excel để mở file trong Statgraphics Plus. 
 72
Cơ sở dữ liệu từ Excel được nhập vào trong Statgraphics Plus 
Trong Statgraphics chạy chương trình hồi quy đa biến: Relative/Multiple Regression 
Sau đó trong hộp thoại biến số, có thể đổi biến số phụ thuộc, độc lập với nhiều dạng: exp, log, 
mũ, căn bậc 2; hoặc tổ hợp các biến số độc lập có liên quan dạng tích, thương, hiệu, tổng, ..... 
Hàm được lựa chọn phải thỏa mãn các điều kiện: 
• Biến độc lập hoặc tổ hợp biến phải tồn tại ở mức P < 0.10 
• Chiều hướng biến thiên của biến độc lập hoặc tổ hợp biến làm thay đổi biến phụ thuộc 
y theo đúng quy luật tự nhiên, xã hội trong thực tế. 
• Có hệ số tương quan R > 0.5 
Đổi biến số, tổ hợp biến, .... để thiết lập mô hình hồi quy đa biến trong Statgraphics Plus 
 73
Kết quả chọn lựa mô hình hồi quy đa biến và phát hiện nhân tố ảnh hưởng đến tái sinh 
Nts = 5425.56 - 2.97094*Luong mua - 241.31*log(Ket von) 
R = 0.628 với các P của các biến số độc lập < 0.1 
Với việc thử nghiệm với nhiều nhân tố ảnh hưởng, kết quả cho thấy mật độ tái sinh cây họ dầu 
giảm khi ở vùng có lượng mưa tăng, có nghĩa có nhiều loài cây thường xanh sẽ xen vào trong 
 74
quần thể, lúc này rừng chuyển dần sang dạng chuyển tiếp; và kết von gia tăng (liên quan đến 
lửa rừng, xói mòn, độ chua tăng) làm khả năng tái sinh cây họ dầu suy giảm. Kết quả này sẽ hỗ 
trợ cho giải pháp lâm sinh xúc tiến tái sinh rừng khộp nghèo kiệt. 
Một ví dụ khác về nghiên cứu phát hiện các nhân tố chủ đạo ảnh hưởng đến mức độ xói mòn 
đất và dòng chảy mặt trong một lưu vực ở Vườn quốc gia Bi Đúp Núi Bà tỉnh Lâm Đồng. Trên 
thực địa thu nhập nhân tố phụ thuộc y là xói mòn, dòng chảy mặt và các nhân tố ảnh hưởng 
như thảm thực vật rừng, đất đai, địa hình, lương mưa, nhân tác. Sau đó mã hóa các nhân tố 
định tính theo phương pháp hệ thống. 
Mẫu phiếu nghiên cứu các nhân tố tác động đến môi trường rừng (Xói mòn đất, dòng 
chảy trong lưu vực) 
Điểm khảo sát: Lô: ............................ Địa điểm: ......................................... 
Tọa độ UTM: X: ............................................... Y: .......................... 
Ngày khảo sát: ....................................... Người khảo sát: ....................................... 
Các nhân tố 
Giá trị, hoặc mô tả Giải thích 
Nhân tố phụ thuộc, bị tác 
động (y) 
- Xói mòn đất 
- Dòng chảy mặt 
 Mã hóa từ 1 – 5: 
1: An toàn 
2: Ít nguy cơ 
3: Nguy cơ trung bình 
4: Nguy cơ 
5: Nguy cơ cao 
Các nhân tố ảnh hưởng (xi) 
1. Nhóm nhân tố thảm thực 
vật 
- Kiểu rừng 
TX: 1, HG: 2; Thông: 3; Le tre: 4 
- Trạng thái 
Giàu (TT): 1; TB (TN): 2; Nghèo 
(Sào): 3, Non: 4; Tcỏ: 5 
- Ưu hợp Tên 2-3 loài cây gỗ ưu thế. Mã số 
ngẫu nhiên: 1,2,3,4, 
- Độ tàn che (1/10) 
- Tổng G (m2/ha) 
Dùng thước Bitterlich 
- Cấu trúc tầng tán Số tầng rừng (1- 5 tầng) 
- Mức độ đồng đều của cây 
rừng trên mặt đất 
 1: Đồng đều 
2: Ngẫu nhiên 
3: Cụm 
- Loài le tre 
Mã số ngẫu nhiên 
- % che phủ của le tre 
- Loài thảm thực bì 
Tên 1-2 loài chính 
Mã số ngẫu nhiên 
- % che phủ của thực bì 
2. Nhóm nhân tố địa hình 
- Độ cao so với mặt biển (m) 
Dùng GPS 
- Vị trí 0: Khe suoi 
1: Chân 
2: Sườn 
3: Đỉnh 
- Độ dốc (o) Cấp: 1: <10; 2: 10 – 20; 3: 20 – Dùng thước Sunnto 
 75
Các nhân tố 
Giá trị, hoặc mô tả Giải thích 
30, 4: 30 – 40; 5: >40 
- Chiều dài dốc (m) 
Thước dây 30m 
- Hướng phơi 
Địa bàn 
3 Nhóm nhân tố đất đai 
- Loại đất 
- Màu sắc đất 
Mã số ngẫu nhiên 
- Độ dày tầng đất (cm) 
- Độ xốp đất 1: Tơi xốp 
2: Chặt 
3: Bí chặt 
- Độ ẩm đất (%) 
Dụng cụ đo 
- pH đất 
nt 
- Nhiệt độ đất (oC) 
nt 
- % kết von 
- % đá nổi 
- % ụ đất do giun đất tạo nên 
4. Nhóm nhân tố khí hậu 
thủy văn 
- Lượng mưa trung bình năm 
(mm) 
 Số liệu thứ cấp 
- Độ ẩm không khí (%) 
Dụng cụ đo 
- Nhiệt độ không khí (oC) 
nt 
- Lux 
nt 
- Cự ly đến sông suối gần nhất 
(m) 
 Bản đồ địa hình + GPS 
5. Nhóm nhân tố nhân tác 
Mức độ lửa rừng 0: Không có 
1: Ít có 
2: Vài năm 
3: Hàng năm 
Mức động tác động đến thảm 
thực vật rừng 
 0: Nguyên sinh 
1: Khai thác chọn 
2: Bỏ hóa sau nương rẫy 
3: Chặt trắng để trồng cây nông 
nghiệp 
 76
Bảng tổng hợp số liệu mã hóa các nhân tố liên quan đến xói mòn, dòng chảy mặt trong 
lưu vực Bi Đúp – Núi Bà – Lâm Đồng 
Muc do 
xoi 
mon va 
dong 
chay 
mat 
Do tan 
che 
Gha So tang 
tan 
rung 
Do 
dong 
deu 
cua cay 
rung 
Ty le 
che 
phu 
thuc bi 
Vi tri Do doc Phan tram 
da noi 
2 0.7 20 5 1 60 2 45 0
2 0.6 10 5 2 7 0 12 80
3 0.8 12 4 2 7 2 23 0
2 0.3 10 1 16 1 9 0
1 0.0 0 1 1 95 0 9 0
1 0.8 33 5 1 5 3 50 2
2 0.8 34 5 1 5 3 80 0
2 0.6 34 5 2 9 2 14 0
2 0.7 23 5 1 70 2 30 0
2 0.7 22 4 1 6 2 30 0
2 0.7 25 5 1 5 0 20 20
2 0.8 32 5 1 60 2 30 0
1 0.8 31 5 1 6 3 40 0
1 0.8 30 4 2 0 2 15 0
1 0.7 31 5 2 7 1 20 0
1 0.7 20 5 2 2 2 20 0
1 0.7 34 5 2 5 2 30 0
1 0.7 32 5 2 5 2 70 0
1 0.7 10 5 2 7 1 40 2
1 0.6 15 4 2 5 2 46 0
1 0.7 33 3 2 0 2 15 0
1 0.3 26 5 2 90 2 18 0
1 0.3 20 4 3 90 2 18 0
1 0.6 8 5 2 0 0 15 0
1 0.5 27 5 2 20 2 15 0
1 0.7 32 5 2 50 0 5 0
1 0.5 22 4 2 0 3 0 0
2 0.6 28 4 1 0 2 10 0
2 0.3 4 5 3 30 2 8 0
2 0.5 12 4 3 30 2 15 0
2 0.0 0 2 2 90 2 20 0
1 0.2 18 2 3 60 3 0 0
3 0.1 5 1 70 2 5 0
1 0.3 35 5 3 70 1 5 0
1 0.0 0 0 70 1 3 0
1 0.6 20 4 2 40 2 12 0
1 0.7 27 4 2 50 3 0 0
1 0.7 26 3 2 0 3 0 0
1 0.3 26 5 2 0 2 9 0
1 0.6 22 5 2 50 3 0
1 0.6 26 4 2 50 2 2 0
1 0.7 21 5 2 20 0 14 0
1 0.6 33 5 2 50 3 0 0
3 0.0 0 0 80 2 15 0
3 0.7 35 4 2 30 2 40 15
2 0.7 24 4 2 30 2 15 0
2 0.8 45 5 2 5 2 20 0
1 0.6 36 3 2 0 3 5 0
1 0.7 27 5 2 10 3 0 0
3 0.0 0 0 90 2 22 15
1 0.5 37 1 2 40 2 5 0
1 0.8 24 4 1 0 2 18 0
 77
Muc do 
xoi 
mon va 
dong 
chay 
mat 
Do tan 
che 
Gha So tang 
tan 
rung 
Do 
dong 
deu 
cua cay 
rung 
Ty le 
che 
phu 
thuc bi 
Vi tri Do doc Phan tram 
da noi 
2 0.7 37 4 1 0 3 10 0
2 0.8 32 5 1 5 3 12 0
2 0.7 36 5 2 10 2 40 0
2 0.7 26 4 1 25 2 25 0
3 0.8 23 4 1 30 2 18 0
2 0.0 0 1 90 1 0 0
2 0.5 22 4 2 30 3 17 0
2 0.8 13 3 1 0 3 62 0
1 0.4 19 3 2 60 1 22 0
3 0.3 21 3 2 40 2 20 0
3 0.9 14 4 2 20 2 54 20
2 0.0 0 2 80 1 0 0
2 0.9 22 3 1 30 1 12 0
2 0.9 19 4 1 30 1 22 0
2 0.8 16 4 2 80 1 6 0
2 0.2 18 2 3 95 2 15 0
2 0.9 25 4 1 35 2 25 0
2 0.8 21 4 1 30 2 19 0
4 0.6 4 4 3 30 0 16 0
3 0.0 0 1 1 85 1 0 0
4 0.3 21 2 3 80 2 25 2
3 0.3 20 4 3 90 1 0 10
3 0.8 38 4 1 25 1 40 0
3 0.0 0 1 90 1 0 0
3 0.3 22 2 2 90 3 45 5
3 0.5 30 3 4 20 2 37 1
2 0.5 13 2 1 95 1 0 0
2 0.3 17 4 1 60 1 0 0
2 0.9 13 3 1 0 3 0 0
2 0.8 32 4 1 15 2 45 0
2 0.6 26 3 1 35 1 40 0
2 0.6 20 4 2 40 0 25 3
2 0.1 1 2 3 95 0 0 0
2 0.6 32 5 2 30 2 42 0
2 0.8 28 4 1 30 3 0 0
1 0.6 48 3 2 40 3 0 0
1 0.9 18 4 1 20 1 0 0
1 0.9 30 4 1 10 3 0 0
1 0.8 28 4 1 15 2 32 0
1 0.6 45 4 2 45 2 35 2
1 0.3 18 3 2 78 3 0 0
Xử lý trong Statgraphics Plus để tìm nhân tố ảnh hưởng chủ đạo đến xói mòn và dòng 
chảy. 
Kết quả thiết lập mô hình quan hệ xói mòn với các nhân tố chủ đạo 
 79
Muc do xoi mon va dong chay mat = 3.01414 + 0.332178*log(Do doc) - 
0.434949*log(Gha) - 0.632207*log(So tang tan rung) 
Với R = 0.5 và các giá trị P kiểm tra các nhân tố ảnh hưởng đều < 0.1 
Mô hình này phản ảnh mức độ xói mòn gia tăng theo cấp độ dốc, do đó phân cấp độ dốc là một 
lớp nhân tố trong phân cấp xung yếu phòng hộ đầu nguồn; bên cạnh đó nếu thảm phủ rừng có 
G và số tầng tán gia tăng thì làm giảm nguy cơ xói mòn, giảm dòng chảy mặt. Vì vậy lớp thảm 
phủ rừng cần xác định các nhân tố G và số tầng tán làm chủ đạo trong phân cấp xung yếu đầu 
nguồn.