BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LÊ VĂN HƢƠNG NGHIÊN CỨU THÀNH PHẦN VẬT LIỆU CHÁY CỦA RỪNG THÔNG BA LÁ (Pinus kesyia) LÀM CƠ SỞ ĐỀ XUẤT CÁC BIỆN PHÁP PHÒNG CHÁY TẠI VƢỜN QUỐC GIA BIDOUP-NÚI BÀ TỈNH LÂM ĐỒNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP Đồng Nai, 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LÊ VĂN HƢƠNG NGHIÊN CỨU THÀNH PHẦN VẬT LIỆU CHÁY CỦA RỪNG THÔNG BA LÁ (Pinus kesyia) LÀM CƠ SỞ ĐỀ XUẤT CÁC BIỆN PHÁP PHÒNG CHÁY TẠI VƢỜN QUỐC GIA BIDOUP-NÚI BÀ TỈNH LÂM ĐỒNG CHUYÊN NGÀNH: LÂM HỌC MÃ SỐ: 60.62.60 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS PHÙNG VĂN KHOA Đồng Nai, 2012 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan, công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình nghiên cứu khác TÁC GIẢ LUẬN VĂN Lê Văn Hƣơng LỜI CẢM ƠN Trong trình học tập nghiên cứu hoàn thành luận văn tốt nghiệp, tác giả nhận đƣợc động viên, khích lệ giúp đỡ nhiều tập thể cá nhân Trƣớc tiên, tác giả xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến quý Thầy, Cô tham gia giảng dạy lớp cao học Lâm học khoá 18, quý Thầy, Cô công tác khoa Sau đại học quý Thầy, Cô công tác Cơ sở - Trƣờng đại học Lâm nghiệp Việt Nam Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc bạn đồng nghiệp công tác Vƣờn quốc gia Bidoup-Núi Bà, tỉnh Lâm Đồng; Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Ngọc Kiểng; TS Phó Đức Đỉnh; Th.Sỹ Nguyễn Nhƣ Bình giúp đỡ khuyến khích lựa chọn lĩnh vực nghiên cứu luận văn Đặc biệt tác giả xin bày tỏ lòng tri ân sâu sắc đến Ts Phùng Văn Khoa, ngƣời hết lòng giúp đỡ hƣớng dẫn tận tình để tác giả hoàn thành luận văn tốt nghiệp Mặc dầu cố gắng trình thực hiện, song luận văn không tránh khỏi thiếu sót Tác giả mong nhận đƣợc góp ý quý Thầy, Cô bạn đồng nghiệp TÁC GIẢ LUẬN VĂN Lê Văn Hƣơng MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH vii ĐẶT VẤN ĐỀ Chƣơng TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 – Tình hình nghiên cứu giới 1.2 – Tình hình nghiên cứu Việt Nam Chƣơng MỤC TIÊU, QUAN ĐIỂM, NỘI DUNG, VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 12 2.1 – Mục tiêu giới hạn đề tài 12 2.1.1 - Mục tiêu nghiên cứu 12 2.1.2 - Giới hạn đề tài 12 2.2 – Quan điểm phƣơng pháp luận nghiên cứu 13 2.2.1 – Quan điểm 13 2.2.2 – Phương pháp luận 13 2.3 - Nội dung nghiên cứu 15 2.4 - Phƣơng pháp nghiên cứu 16 2.4.1 – Phương pháp kế thừa số liệu thứ cấp 16 2.4.2 – Phương pháp điều tra trường 16 2.4.3 - Phương pháp xử lý số liệu: 19 Chƣơng ĐIỀU KIỆN CƠ BẢN KHU VỰC NGHIÊN CỨU 21 3.1- Lƣợc sử đối tƣợng nghiên cứu 21 3.2– Điều kiện tự nhiên tình hình kinh tế - xã hội 22 3.2.1 – Điều kiện tự nhiên 22 3.2.2 – Tình hình kinh tế - xã hội 27 Chƣơng KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 29 4.1- Khảo sát thực trạng nguyên nhân gây cháy rừng, xác định đối tƣợng rừng dễ cháy VQG Bidoup-Núi Bà 29 4.1.1 - Hiện trạng 29 4.1.2 - Các nguyên nhân gây cháy rừng 31 4.1.3 - Xác định đối tượng rừng dễ cháy VQG Bidoup-Núi Bà 35 4.2 – Thành phần loài thực vật chủ yếu nguồn gốc VLC khối lƣợng VLC kiểu rừng dễ cháy 36 4.2.1 - Thành phần loài thực vật chủ yếu tham gia vào trình cháy 36 4.2.2 – Các loài thực vật dễ cháy phân loại vật liệu cháy 38 4.2.3 – Khối lượng VLC kiểu rừng dễ cháy VQG 41 Bidoup-Núi Bà 41 4.3 – Xác định hệ số khả bắt cháy VLC k phƣơng pháp mô hình hóa vật liệu gây cháy rừng 47 4.3.1- Ma trận tương quan 47 4.3.2 - Mô hình hóa mối tương quan m1, m2 M 50 4.3.3 - Mô hình hóa mối tương quan K với m1 m2 54 4.3.4 - Mô hình hóa mối tương tương quan Tc với m1, m2 M 58 4.3.5 - Mô hình hóa mối tương quan Pc với m1, m2 K 63 4.3.6 - Mô hình hóa mối tương quan K m1 với Pc 66 4.4 – Khảo nghiệm phƣơng pháp xử lý VLC kiểu rừng dễ cháy VQG Bidoup Núi Bà 68 4.4.1 – Kết khảo nghiệm 68 4.4.2 – Thực nghiệm hệ số khả bắt cháy K Cổng Trời 69 4.4.3– Thực nghiệm tỷ lệ phần trăm cháy Pc với m1 khu vực Cổng Trời 71 4.4.4 – Thực nghiệm tỷ lệ phần trăm cháy Pc với K m1 khu vực cổng trời 73 4.4.5 – Phân loại mức độ cháy rừng thông ba VQG Bidoup-Núi Bà theo khối lượng VLC hệ số khả bắt cháy VLC K 74 4.5 – Đề xuất giải pháp phòng cháy hiệu cho VQG Bidoup-Núi Bà 75 4.5.1 – Giải pháp kỹ thuật 75 4.5.2 – Giải pháp tổ chức quản lý 79 4.5.3 – Giải pháp tuyên truyền giáo dục 80 Chƣơng KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 81 5.1 Kết luận 81 5.2- Kiến nghị 83 TÀI LIỆU THAM KHẢO 84 PHỤ LỤC 85 DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT VQG VLC PCCCR QĐ UBND NXB FAO TK GIS Vƣờn Quốc gia Vật liệu cháy Phòng cháy, chữa cháy rừng Quyết định Ủy Ban Nhân Dân Nhà xuất Tổ chức Nông lƣơng Thế giới Tiểu khu Hệ thống thông tin địa lý DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1- Phân chia mùa năm 27 Bảng 4.1 – Thống kê vụ cháy rừng Lâm Đồng từ 1996-2009 30 Bảng 4.2 – Số liệu khí tƣợng trạm Đà Lạt bình quân 20 năm, từ năm 1978-1998 32 Bảng 4.3 – Tổng hợp nguyên nhân gây cháy rừng VQG Bidoup – Núi Bà 34 Bảng 4.4 – Hiện trạng trạng thái rừng VQG Bidoup-Núi Bà 35 Bảng 4.5 - Thành phần loài thực vật dễ bắt cháy 38 Bảng 4.6 - Các tiêu đặc trƣng rừng trồng theo cấp tuổi lập địa tiểu khu khác 41 Bảng 4.7 – Các tiêu đặc trƣng rừng tự nhiên thông ba VQG BidoupNúi Bà 43 Bảng 4.8 - Khối lƣợng VLC kiểu rừng trồng dễ cháy VQG Bidoup-Núi Bà 44 Bảng 4.9 - Khối lƣợng VLC kiểu rừng tự nhiên dễ cháy VQG BidoupNúi Bà 46 Bảng 4.10 - Ma trận tƣơng quan thành phần cấu thành vật liệu gây cháy rừng 47 Bảng 4.11 - Giá trị hệ số chắn b0 hệ số hồi quy bi, với mức ý nghĩa (xác suất sai lầm) P tồn hệ số hồi quy bi, i = 1, 2,…, 12 cho mô hình toán học Pc = exp[ b0 + b1*K + b2*m1 + b3*lnK + b4*ln(m1) + b5* K + b6* m1 + b7/K + b8/m1 + b9* K + b10*m12 + b11/K2 + b12/m12 ] 67 Bảng 4.12 - Cơ sở liệu thực nghiệm kiểu rừng dễ cháy 68 Bảng 4.12 – Kết thực nghiệm hệ số khả bắt cháy K khu vực Cổng Trời 70 Bảng 4.13 – Kết thực nghiệm tỷ lệ phần trăm cháy Pc khối lƣợng vật liệu khô m1 72 Bảng 4.14 - Thực nghiệm tỷ lệ phần trăm cháy Pc với K m1 khu vực Cổng Trời 73 Bảng 4.15 - Phân loại mức độ cháy rừng thông ba VQG Bidoup-Núi Bà theo khối lƣợng VLC hệ số khả bắt cháy VLC K 74 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 4.1 - Biểu đồ khí hậu GAUSSEN – WALTER vùng Đà Lạt 32 Hình 4.2 - Bản đồ khu rừng dễ cháy VQG Bidoup-Núi Bà 36 Hình 4.3 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu khô m1 khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 rừng trồng Cổng Trời: m2 = exp (a + b*m1 2), a = 1,053883 , b = -0,14732 50 Hình 4.4 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu khô m1 tổng khối lƣợng vật liệu M rừng trồng Đƣng K’nớ: M = (a + b*lnm1)^2, a = 1,74026, b = 0,6926 51 Hình 4.5 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu khô m1 tổng khối lƣợng vật liệu M rừng tự nhiên Bidoup: M = exp(a + b*lnm1), a = 1.1868, b = 0.55254 52 Hình 4.6 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 tổng khối lƣợng vật liệu M rừng trồng Bidoup: M = sqrt(a + b*m2^2), a = 5,2131, b = 1,71263 53 Hình 4.7 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 tổng khối lƣợng vật liệu M rừng trồng Bidoup: M = sqrt(a + b*m2^2), a = 2,41762, b = 1,94021 54 Hình 4.8 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu khô m1 hệ số khả bắt cháy K rừng trồng Cổng Trời: K = m1 / ( A + B*m1 ) , A = 2,902691 , B = 0,46979 55 Hình 4.9 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu khô m1 hệ số khả bắt cháy K rừng tự nhiên Bidoup: K = sqrt[1/(a +b * lnm1)], a = 11,64198 , B = - 8,71205 56 Hình 4.10 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 hệ số khả bắt cháy K 57 Hình 4.11 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 hệ số khả bắt cháy K rừng tự nhiên Bidoup: K = cubrt(a + b/m2^3), a = 0,03453 , b = 0,1071 58 Hình 4.12 - Mô hình hóa mối tƣơng quan thời gian cháy Tc khối lƣợng vật liệu khô m1ở rừng trồng Đƣng K’nớ: Tc = exp(a + b/m1), a = 2,1063, b = -1,2498) 59 Hình 4.13- Mô hình hóa mối tƣơng quan thời gian cháy Tc khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 rừng trồng Đƣng K’nớ: Tc = sqrt(1/(a + b/m2^3), a =0,03287, b = 0,47662 60 Hình 4.14 - Mô hình hóa mối tƣơng quan thời gian cháy Tc khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 rừng tự nhiên Bidoup: Tc = cubrt((a + b* expm2), a =7,41088, b = 25,8478 61 Hình 4.15 - Mô hình hóa mối tƣơng quan thời gian cháy Tc tổng khối lƣợng vật liệu M rừng trồng Đƣng K’nớ: Tc = sqrt[1/(a + b* M^3)], a = 0,01578, b = 4,38594 62 Hình 4.16 - Mô hình hóa mối tƣơng quan thời gian cháy Tc tổng khối lƣợng vật liệu M rừng tự nhiên Bidoup: Tc = cubrt(a + b* M^3), a = 45,79195, b = 5, 38806 63 Hình 4.17 - Mô hình hóa mối tƣơng quan khối lƣợng vật liệu khô m1 % cháy hết Pc rừng trồng Cổng Trời: Pc = exp: ( A + B*m12) / m12 , A = -0,20409 , B = 4,58433 64 Hình 4.18 - Mô hình hóa mối tƣơng quan phần trăm cháy hết Pc với khối lƣợng vật liệu tƣơi m2 rừng trồng Bidoup: Pc = a+b* m2 với a = 102,5273 , b = -1,93756 65 Hình 4.19 - Mô hình hóa mối tƣơng quan hệ số khả bắt cháy K % cháy hết Pc: Pc = exp ( a + b / K3 ) , a = 4,54792 , b = -0,00245 66 Hình 4.20 - Đồ thị biểu mối tƣơng quan K m1 với Pc 67 .0954 0002 0005 0000 4551 2571 -Coefficient (sample size) significance level D1_3_ N K m1 -.1805 3457 6575 ( 30) ( 30) ( 30) 3397 0613 0001 m2 0290 30) 8790 ( 7183 30) 0000 -.3806 ( 30) 0380 -.0661 ( 30) 7286 ( 6746 30) 0000 ( -.0953 ( 30) 6164 ( 4796 30) 0073 -.1463 ( 30) 4404 ( M Tc 0460 30) 8092 Sample Correlations -m1 m2 M Tc Pc Hvn_ Pc 0854 -.1071 -.0348 -.1417 1.0000 -.0668 ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) 6537 5734 8550 4551 0000 7256 Hvn_ -.1835 ( 30) 3318 -.2621 ( 30) 1617 -.2737 ( 30) 1433 -.2136 ( 30) 2571 -.0668 ( 30) 7256 1.0000 ( 30) 0000 D1_3_ -.1805 ( 30) 3397 ( 0290 30) 8790 -.0661 ( 30) 7286 -.0953 ( 30) 6164 -.2673 ( 30) 1533 ( 6812 30) 0000 3457 30) 0613 ( 7183 30) 0000 ( 0787 30) 6794 ( -.5565 30) 0014 N ( 6746 30) 0000 ( 4796 30) 0073 ( -Coefficient (sample size) significance level D1_3_ N K Pc -.2673 0787 1783 ( 30) ( 30) ( 30) 1533 6794 3459 Hvn_ 6812 30) 0000 -.5565 ( 30) 0014 ( D1_3_ 1.0000 ( 30) 0000 -.0264 ( 30) 8899 -.1282 ( 30) 4997 N -.0264 ( 30) 8899 1.0000 ( 30) 0000 -.1806 ( 30) 3397 ( 0454 30) 8119 Sample Correlations -m1 m2 M Tc Pc Hvn_ K 6575 -.3806 0460 -.1463 1783 0454 ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) 0001 0380 8092 4404 3459 8119 -Coefficient (sample size) significance level D1_3_ N K K -.1282 -.1806 1.0000 ( 30) ( 30) ( 30) 4997 3397 0000 Ma trận tƣơng quan từ liệu rừng trồng năm 2002 Đƣng K’nớ, TK 26( ngày điều tra 5/02/2010) Sample Correlations -m1 m2 M Tc H D m1 1.0000 1499 7785 6407 -.2423 -.1857 ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) 0000 4293 0000 0001 1971 3260 m2 ( 1499 30) 4293 1.0000 ( 30) 0000 ( 7785 30) 0000 ( ( 6407 30) 0001 ( M Tc 7373 30) 0000 ( 5285 30) 0027 ( 1961 30) 2989 ( 3570 30) 0528 7373 30) 0000 1.0000 ( 30) 0000 ( 7733 30) 0000 -.0410 ( 30) 8297 ( 0998 30) 5998 5285 30) 0027 ( 1.0000 ( 30) 0000 -.0911 ( 30) 6323 ( -.0586 30) 7584 ( 7733 30) 0000 -Coefficient (sample size) significance level -N K m1 -.0061 7614 ( 30) ( 30) 9745 0000 m2 ( 3968 30) 0300 -.4637 ( 30) 0098 ( 2477 30) 1869 ( 2258 30) 2302 ( 4043 30) 0267 ( 2359 30) 2095 M Tc m1 m2 M Tc H D H -.2423 1961 -.0410 -.0911 1.0000 2930 ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) ( 30) 1971 2989 8297 6323 0000 1161 D N -.1857 ( 30) 3260 ( 3570 30) 0528 ( 0998 30) 5998 -.0586 ( 30) 7584 ( 2930 30) 1161 ( 1.0000 30) 0000 -.0061 ( 30) 9745 ( 3968 30) 0300 ( 2477 30) 1869 ( 4043 30) 0267 ( 2872 30) 1238 ( 2148 30) 2543 -.4637 ( 30) 0098 ( 2258 30) 2302 ( 2359 30) 2095 -.2925 ( 30) 1167 ( -.2346 30) 2120 K ( 7614 30) 0000 N K H 2872 -.2925 ( 30) ( 30) 1238 1167 D 2148 30) 2543 -.2346 ( 30) 2120 N 1.0000 ( 30) 0000 -.2167 ( 30) 2501 K -.2167 ( 30) 0000 1.0000 ( 30) ( 2501 Phụ lục Kết xử lý m hình toán học * m2 = exp (a + b*m1 2), a = 1,053883 , b = -0,14732 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,696213 R Square 0,484712 Adjusted R Square 0,466309 Standard Error 0,374062 Observations 30 ANOVA df Regression SS MS F Significance F 26,33856 1,93265E-05 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 3,685355 3,685355 Residual 28 3,917828 0,139922 Total 29 7,603184 Coefficients Standard Error Intercept 1,053883 0,127805 8,246021 5,65E-09 0,792086478 1,31568 m1^2 -0,14732 0,028706 -5,13211 1,93E-05 -0,206120447 -0,08852 * M = (a + b*lnm1)^2, a = 1,74026, b = 0,6926 , SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.84465286 Multiple R R Square 0.71343845 Adjusted R Square 0.70320411 Standard Error 0.21434619 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total 28 29 Coefficients SS 3.202787848 1.286440101 4.489227949 Standard Error MS 3.202788 0.045944 F 69.71025 Significance F 4.4E-09 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept lnm1 1.74025911 0.69259502 * M = exp(a + b*lnm1), SUMMARY OUTPUT 0.071275901 0.0829528 24.41581 8.349266 2.04E-20 4.4E-09 1.594257 0.522674 1.886261 0.862516 a = 1.1868, b = 0.55254, Regression Statistics 0.77191298 Multiple R R Square 0.59584965 Adjusted R Square 0.58141571 Standard Error 0.16821041 Observations 30 ANOVA df 28 29 SS 1.168039492 0.792252816 1.960292307 Coefficients 1.18679946 0.55254091 Standard Error 0.035473045 0.08599804 Regression Residual Total Intercept lnm1 * M = sqrt(a + b*m2^2), SUMMARY OUTPUT MS 1.168039 0.028295 F 41.28115 Significance F 5.88E-07 t Stat 33.45637 6.425041 P-value 4.02E-24 5.88E-07 Lower 95% 1.114136 0.376382 Upper 95% 1.259463 0.7287 a = 5,2131, b = 1,71263 Regression Statistics 0.93504049 Multiple R R Square 0.87430072 Adjusted R Square 0.86981146 Standard Error 3.82021595 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept m2^2 28 29 SS 2842.247619 408.6333975 3250.881017 Coefficients 5.2130793 1.71262813 Standard Error 1.260068904 0.122721324 * M = sqrt(a + b*m2^2), SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.89807891 R Square 0.80654573 MS 2842.248 14.59405 F 194.7539 Significance F 3.91E-14 t Stat 4.137138 13.95542 P-value 0.000291 3.91E-14 Lower 95% 2.631945 1.461245 a = 2,41762, b = 1,94021 Upper 95% 7.794213 1.964011 Adjusted R Square Standard Error Observations 0.79963665 3.29247746 30 ANOVA df 28 29 SS 1265.477189 303.5314198 1569.008608 Coefficients 2.41762352 1.94020992 Standard Error 1.327975469 0.179574378 Regression Residual Total Intercept m2^2 *K MS 1265.477 10.84041 F 116.737 Significance F 1.7E-11 t Stat 1.820533 10.80449 P-value 0.079382 1.7E-11 Lower 95% -0.30261 1.572368 Upper 95% 5.137858 2.308051 = m1 / ( A + B*m1 ) , A = 2,902691 , B = 0,46979 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,947784 R Square 0,898294 Adjusted R Square 0,894662 Standard Error 0,540259 Observations 30 ANOVA df Regression SS F Significance F 247,3032 1,99069E-15 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 72,18289 72,18289 Residual 28 8,172643 0,29188 Total 29 80,35554 Coefficients Intercept 1/m1 * MS Standard Error 0,46979 0,159875 2,938493 0,006537 0,142302059 0,797278 2,902691 0,184581 15,72588 1,99E-15 2,524595089 3,280787 A B 2,902691 0,46979 K = sqrt[1/(a +b * lnm1)], a = 11,64198 , B = - 8,71205 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.7352311 Multiple R R Square 0.54056477 Adjusted R Square 0.52415637 Standard Error Observations 2.96888747 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept lnm1 28 29 Coefficients 11.6419834 8.71204581 MS 290.3815 8.814293 F 32.94439 Significance F 3.7E-06 Standard Error 0.626093681 t Stat 18.59463 P-value 2.72E-17 Lower 95% 10.35949 Upper 95% 12.92448 1.517851948 -5.73972 3.7E-06 -11.8212 -5.60287 SS 290.3815034 246.8001983 537.1817017 * K 3 A  B * m2 , A = 0,38386 , B = -0,08532 m2 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,946109 R Square 0,895123 Adjusted R Square 0,891377 Standard Error 0,054564 Observations 30 ANOVA df Regression SS MS F Significance F 238,9794 3,06468E-15 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 0,711494 0,711494 Residual 28 0,083362 0,002977 Total 29 0,794857 Coefficients Intercept 1/m2 Standard Error -0,08532 0,019921 -4,28277 0,000196 -0,126121759 -0,04451 0,38386 0,024831 15,45896 3,06E-15 0,332996116 0,434724 A B 0,38386 -0,08532 * K = cubrt(a + b/m2^3), a = 0,03453 , b = 0,1071, SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.66261284 Multiple R R Square 0.43905578 Adjusted R Square Standard Error Observations 0.41902206 0.02981033 30 ANOVA df F 21.91584 Significance F 6.62E-05 t Stat 5.60632 4.681435 P-value 5.31E-06 6.62E-05 Lower 95% 0.021913 0.060233 MS 2.650533 0.077691 F 34.11631 Significance F 2.81E-06 Standard Error 0.126502642 t Stat 16.65053 P-value 4.67E-16 Lower 95% 1.847207 Upper 95% 2.365464 0.213973475 -5.84092 2.81E-06 -1.68811 -0.8115 28 29 Coefficients 0.0345283 0.1070926 Standard Error 0.006158818 0.022876018 Regression Residual Total Intercept 1/m2^3 MS 0.019476 0.000889 SS 0.019475634 0.024882361 0.044357996 Upper 95% 0.047144 0.153952 * Tc = exp(a + b/m1), a = 2,1063 , b = -1,2498 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.74110237 Multiple R R Square 0.54923272 Adjusted R Square 0.53313389 Standard Error 0.27873122 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept 1/m1 28 29 Coefficients 2.1063355 1.24980129 SS 2.650533388 2.175350569 4.825883956 * Tc = sqrt(1/(a + b/m2^3), a =0,03287, b = 0,47662 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.73751249 Multiple R R Square 0.54392468 Adjusted R Square 0.52763628 Standard Error 0.0577396 Observations 30 ANOVA df Regression SS 0.111328842 MS 0.111329 F 33.39337 Significance F 3.33E-06 Residual Total 28 29 0.093348103 0.204676945 Intercept 1/m1^3 Coefficients 0.03228652 0.47661501 Standard Error 0.01356709 0.082477902 0.003334 t Stat 2.379768 5.7787 P-value 0.024374 3.33E-06 Lower 95% 0.004496 0.307667 Upper 95% 0.060077 0.645563 * Tc = cubrt((a + b* expm2), a =7,41088, b = 25,8478 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.67104463 Multiple R R Square 0.45030089 Adjusted R Square 0.43066878 Standard Error 310.712515 Observations 30 ANOVA df 28 29 SS 2214385.876 2703183.481 4917569.357 Coefficients 7.41087961 25.8478038 Standard Error 98.30384288 5.39704132 Regression Residual Total Intercept expm2 MS 2214386 96542.27 F 22.93696 Significance F 4.93E-05 t Stat 0.075387 4.789254 P-value 0.940442 4.93E-05 Lower 95% -193.955 14.79247 Upper 95% 208.7772 36.90314 * Tc = sqrt[1/(a + b* M^3)], a = 0,01578, b = 4,38594 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.9172315 Multiple R R Square 0.84131362 Adjusted R Square 0.83564625 Standard Error 0.03405848 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept 1/M^3 * Tc 28 29 SS 0.172197502 0.032479443 0.204676945 Coefficients 0.01578112 4.38593605 Standard Error 0.008239103 0.359976495 MS 0.172198 0.00116 F 148.4487 Significance F 1.04E-12 t Stat 1.915393 12.18395 P-value 0.065707 1.04E-12 Lower 95% -0.0011 3.648558 = cubrt(a + b* M^3), a = 45,79195, b = 5, 38806 Upper 95% 0.032658 5.123314 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.60625427 Multiple R R Square 0.36754424 Adjusted R Square 0.34495654 Standard Error 333.285455 Observations 30 ANOVA df 28 29 SS 1807466.38 3110217.444 4917683.824 Coefficients 45.7919471 5.38806199 Standard Error 105.1891631 1.335715085 Regression Residual Total Intercept M^3 * Pc MS 1807466 111079.2 F 16.27187 Significance F 0.000384 t Stat 0.43533 4.033841 P-value 0.666661 0.000384 Lower 95% -169.678 2.651974 Upper 95% 261.2622 8.12415 = exp[ ( A + B*m12 ) / m12 ] , A = -0,20409 , B = 4,58433 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,9629229 R Square Adjusted R Square 0,9272206 Standard Error 0,1153252 0,9246213 Observations 30 ANOVA df SS Regression MS F 356,7242 4,744398 4,744398 Residual 28 0,372397 0,0133 Total 29 5,116795 Standard Error Coefficients t Stat P-value Significance F 1,81E-17 Lower 95% Upper 95% Intercept 4,5843312 0,022562 203,1879 6,45E-46 4,538115 4,630547 1/m1^2 -0,204086 0,010806 -18,8871 1,81E-17 -0,22622 -0,18195 A B -0,204086 * Pc = a+b* m2 với SUMMARY OUTPUT 4,584331 a = 102,5273 , b = 1,93756 Regression Statistics 0.43567407 Multiple R R Square 0.18981189 Adjusted R Square 0.1608766 Standard Error 3.92407907 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept m2 * Pc 28 29 Coefficients 102.527255 1.93756194 MS 101.0116 15.3984 F 6.559875 Significance F 0.016106 Standard Error 2.212201685 t Stat 46.34625 P-value 5.13E-28 Lower 95% 97.99577 Upper 95% 107.0587 0.756498029 -2.56123 0.016106 -3.48718 -0.38795 SS 101.0115626 431.1551041 532.1666667 = exp ( a + b / K3 ) , a = 4,54792 , b = -0,00245 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,959086 R Square 0,919847 Adjusted R Square 0,916984 Standard Error 0,121026 Observations 30 ANOVA df Regression SS MS F Significance F 321,3311 7,01883E-17 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 4,706668 4,706668 Residual 28 0,410127 0,014647 Total 29 5,116795 Coefficients Standard Error Intercept 4,547915 0,023035 197,4326 1,44E-45 4,500729806 4,595101 1/K^3 -0,00245 0,000136 -17,9257 7,02E-17 -0,002726209 -0,00217 Pc = exp[ b0 + b1*K + b2*m1 + b3*lnK + b4*ln(m1) + b5* K + b6* m1 + b7/K + b8/m1 + b9* K + b10*m12 + b11/K2 + b12/m12 ] * SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,9803763 R Square Adjusted R Square 0,9611376 Standard Error 0,1081532 0,9337054 Observations 30 ANOVA df SS MS F 35,03676 Regression 12 4,917944 0,409829 Residual 17 0,198851 0,011697 Total 29 5,116795 Coefficients Standard Error t Stat P-value Significance F 1,39E-09 Lower 95% Upper 95% Intercept 31391,902 17065,77 1,839466 0,083377 -4613,73 67397,54 K 29467,552 13818,27 2,132506 0,047844 313,5452 58621,56 m1 -2059,323 732,0287 -2,81317 0,011969 -3603,77 -514,877 lnK 12933,961 5959,341 2,170368 0,044435 360,8512 25507,07 lnm1 -4730,086 1603,424 -2,94999 0,00896 -8113,02 -1347,16 sqrtK -62842,15 29200,03 -2,15213 0,046049 -124449 -1235,46 sqrtm1 10959,249 3805,034 2,880197 0,010389 2931,328 18987,17 1/K 1081,7425 491,205 2,202222 0,041742 45,39047 2118,095 1/m1 -1511,607 491,235 -3,07716 0,006831 -2548,02 -475,192 K^(3/2) -6660,969 3154,316 -2,1117 0,049818 -13316 -5,94368 m1^2 52,641714 19,55291 2,69227 0,015422 11,38868 93,89474 1/K^2 -30,726 13,79217 -2,22778 0,03969 -59,8249 -1,62705 1/m1^2 153,66937 49,63167 3,096196 0,006558 48,95571 258,383 Intercept lnm1 1.186799 0.552541 0.035473 0.085998 33.45637 6.425041 4.02E-24 5.88E-07 1.114136 0.376382 1.259463 0.7287 Phụ lục – Hình chụp loài thực vật dễ cháy VQG Bidoup - Núi Bà Phụ lục - Vị trí số lƣợng tiêu chuẩn điển hình điều tra 500 ầ RT 1-5 ổ RT 5-10 ổ > 10 ổ RTN 1000 RT 1-5 ổ RT 5-10 ổ > 10 ổ RTN ệ Kể ị I Vị í TK78- RT 2007 TK79A-RT 2002 TK78- RT 97-98 TK99(Danhim) 3 3 12 Kể ị II Vị í TK100-RT2008 TK103-RT2002 TK125-RT1998 TK125 ầ VLC ặ Kể ị I Vị í TK78- RT 2007 TK79A-RT 2002 TK78- RT 97-98 TK99(Danhim) 3 3 12 3 3 12 Kể ị III Vị í TK100-2007 TK102-RT1999 TK76-RT1996 TK102 3 3 12 9 9 36 3 3 12 9 9 36 ầ Kể ị II Vị í TK100-RT2008 TK103-RT2002 TK125-RT1998 TK125 3 3 12 Kể ị III Vị í TK100-2007 TK102-RT1999 TK76-RT1996 TK102 ... ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LÊ VĂN HƢƠNG NGHIÊN CỨU THÀNH PHẦN VẬT LIỆU CHÁY CỦA RỪNG THÔNG BA LÁ (Pinus kesyia) LÀM CƠ SỞ ĐỀ XUẤT CÁC BIỆN PHÁP PHÒNG CHÁY TẠI VƢỜN QUỐC GIA BIDOUP- NÚI BÀ TỈNH LÂM ĐỒNG CHUYÊN... gây cháy rừng;  Về thực tiễn Làm sở đề xuất biện pháp phòng cháy cho VQG Bidoup- Núi Bà; 2.1.2 - Giới hạn đề tài - Đối tƣợng nghiên cứu: Rừng trồng thông ba ba cấp tuổi I,II,III rừng tự nhiên thông. .. phƣơng pháp xử lý VLC phục vụ phòng cháy kiểu rừng dễ cháy VQG Bidoup Núi Bà 2.3.5- Nội dung 5: Đề xuất giải pháp phòng cháy cho VQG BidoupNúi Bà 16 2.4 - Phƣơng pháp nghiên cứu 2.4.1 – Phương pháp