Phương pháp ước tính trữ lượng Carbon của rừng tự nhiên để tham gia vào chương trình giảm phát thải từ suy thoái và mất rừng (REDD) và xây dựng đường cơ sở (Baseline) hay cho đến nay còn gọi là đường phát thải
tham chiếu (REL: Reference Emission Level) để làm cơ sở cho việc theo dỏi, giám sát mất và suy thoái rừng để tính toán lượng giảm phát thải, làm cơ sở chi trả dịch vụ môi trường; điều này càng có ý nghĩa hơn khi gắn việc chi trả dịch vụ hấp thụ CO2 của rừng với phương thức quản lí rừng cộng đồng ở nước ta nói chung và Đăk Nông nói riêng, vì nó sẽ góp phần tích cực vào việc đẩy nhanh tiến trình xã hội hóa nghề rừng và nâng cao hiệu quả của công tác giao đất giaorừng (GĐGR) và quản lý bảo vệ rừng (QLBVR) của người dân, cộng đồng nhậnrừng tại các địa phương.
95 trang |
Chia sẻ: maiphuongtl | Lượt xem: 1810 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Xây dựng đường cơ sở (baseline) và ước tính năng lực hấp thụ CO2 của rừng thường xanh tỉnh Đăk Nông, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
N) tính bằng: ha;
– Dân di cư tự do (Dctdo) tính bằng: người.
– Log: Logarit Neper
Nhận xét:
Qua phương trình trên, chúng ta nhận thấy rằng ở tỉnh Đăk Nông hiện nay
thì vấn đề chuyển đổi rừng tự nhiên sang mục đích sản suất nông nghiệp và tình
trạng dân di cư tự do chưa được ngăn chặn, đây là hai nhân tố ảnh hưởng trực
tiếp và làm cho diện tích rừng tự nhiên của địa phương bị suy giảm nghiêm trọng
trong những năm vừa qua.
Các nhân tố ảnh hưởng đến diện tích rừng tự nhiên bị chuyển đổi sang đất
nông nghiệp hàng năm (DtcdoiNN)
Cũng trên cơ sở dữ liệu diện tích rừng tự nhiên bị chuyển đổi sang làm
nông nghiệp hàng năm và các nhân tố kinh tế xã hội tương ứng, đã kiểm tra tính
chuẩn của các biến số, phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố với nhau và với
diện tích rừng tự nhiên bị chuyển đổi hàng năm; kết quả thiết lập được mô hình:
DtcdoiNN = -9212,71 + 4,09369E-8*Dctdo*Dt_Mi*Dt_Dieu (3.3)
Với R2= 94,40%; và sự tồn tại của R2 và các tham số với P = 0,0284
Trong đó:
48
– Diện tích chuyển đổi từ rừng tự nhiên sang đất nông nghiệp (DtcdoiNN)
tính bằng: ha;
– Dân di cư tự do (Dctdo) tính bằng: người.
– Diện tích trồng cây mì (Dt_Mi) và (Dt_Dieu) diện tích trồng cây điều tính
bằng: (ha)
Nhận xét:
Trong các nhân tố có liên quan thì nhóm nhân tố: Dân di cư tự do, Diện
tích trồng các loại cây Mì và Điều là có tác động chi phối chính và tỉ lệ thuận
đến sự gia tăng chuyển đổi rừng sang đất canh tác nông nghiệp. Một lần nữa mô
hình này cho thấy tình hình di cư tự do chưa thể quy hoạch và kiểm soát đã ảnh
hưởng lớn đến tài nguyên rừng; đồng thời sự phát triển tự phát của hai cây trồng
Mì và Điều do thị trường chi phối cũng làm mất đi nhiều diện tích rừng và tiến
trình này cũng đang tiếp diễn.
3.1.2. Thiết lập Baseline theo các nhân tố ảnh hƣởng chủ đạo
Trên cơ sở ba mô hình phản ảnh các nhân tố ảnh hưởng đến tài nguyên rừng,
lựa chọn mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến diện tích rừng để lập Baseline,
vì mô hình này phản ảnh tổng thể và bao gồm các nhân tố ảnh hưởng trực
tiếp và các nhân tố gián tiếp ở hai mô hình còn lại, đó là mô hình:
log(DtR) = 14,6665 – 0,206591*log(DsoNT+Dt_Csu)
Hai nhân tố DsoNT và DtCsu này đã tác động đến sự suy giảm tài nguyên
rừng trong 7 năm qua, và trên cơ sở dự báo sự thay đổi của hai nhân tố này sẽ dự
báo được sự biến đổi diện tích rừng tự nhiên cả tỉnh, đây chính là Baseline.
Từ nguồn dữ liệu điều tra cơ bản từ năm 2003 - 2009 về thống kê dân số
nông thôn và diện tích cao su, sử dụng phần mềm thống kê trong Excel lập được
mô hình dự báo tình hình thay đổi dân số nông thôn và diện tích cao su đến năm
2016.
Mô hình đa thức bậc 2 biểu thị tốt mối quan hệ DsNT theo thời gian và là
cơ sở sự báo đến năm 2016 ở các vùng nông thôn tỉnh Dăk Nông
49
Hình 3.1: Mô hình diễn biến Dân số Nông thôn và dự báo đến 2016 ở tỉnh Dăk
Nông
Từ mô hình trong đồ thị dự báo được sự gia tăng dân số nông thôn đến
năm 2016 như bảng sau. Kết quả này cho thấy từ năm 2009 dân số nông thôn
tỉnh Đăk Nông là 422.000 người và dự báo đến năm 2016 lên đến 707.000
người; gia tăng trong 7 năm là 285.000 người với tỷ lệ 67.5% và bình quân gia
tăng dân số nông thôn hàng năm là 9,6%. Với tỷ lệ gia tăng dân số nông thôn
quá cao và không thể kiểm soát trong khi đó nguồn tài nguyên rừng là có hạn, thì
áp lực của nó lên tài nguyên rừng là một vấn đề cần đặc biệt quan tâm.
Bảng 3.1: Dữ liệu dự báo dân số nông thôn (DsoNT)ở tỉnh Dăk Nông
Trƣớc năm 2010 Từ 2010 - 2016
Năm
DsoNT
(1.000 người)
Năm
DsoNT
dự báo
(1.000 người)
2003 338 2010 449
2004 347 2011 481
2005 349 2012 518
2006 361 2013 559
2007 377 2014 604
2008 394 2015 653
2009 422 2016 707
DsoNT = 2,1214Nam2 - 3,6Nam + 341,56
R² = 0,9947
300
350
400
450
500
550
600
650
700
750
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
D
so
N
T
(1
0
0
0
n
gu
o
i)
Năm
2016
50
Mô hình hàm exp biểu diễn tốt diễn biến gia tăng diện tích cây cao su
theo thời gian và làm cơ sở dự báo đến năm 2016 ở tỉnh Dăk Nông
Hình 3.2: Mô hình diễn biến diện tích cao su và dự báo đến 2016 ở tỉnh Dăk
Nông
Từ mô hình trong đồ thị dự báo được xu thế gia tăng diện tích trồng cao
su ở tỉnh như bảng sau. Kết quả này cho thấy từ năm 2009 diện tích cao su của
tỉnh là 19.549 ha và với xu thế gia tăng này, dự báo đến năm 2016 lên đến
84.870 ha; gia tăng trong 7 năm là 65.321 ha với tỷ lệ 334% và bình quân gia
tăng diện tích cao su hàng năm là 47,7%. Với tỷ lệ dự báo gia tăng diện tích cao
su là quá cao cho thấy nguy cơ chuyển đổi rừng tự nhiên là vấn đề cần quan tâm
và có định hướng quy hoạch sử dụng đất thích hợp để kiểm soát tình hình này.
Bảng 3.2: Dữ liệu dự báo diện tích cao su (Dt_Csu )ở tỉnh Dăk Nông
Trƣớc năm 2010 Từ 2010 - 2016
Năm
Dt_Csu
(ha)
Năm
Dt_Csu
dự báo (ha)
2003 2010 23.461
2004 2011 29.067
2005 8.455 2012 36.014
2006 10.454 2013 44.622
2007 13.089 2014 55.286
2008 16.676 2015 68.499
2009 19.549 2016 84.870
Dt_Csu = 2E-183e0,2143Nam
R² = 0,9964
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
100,000
2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
D
t_
C
su
(
h
a)
Năm
51
Trên cơ sở mô hình biến đổi diện tích rừng tự nhiên của tỉnh:
log(DtR) = 14,6665 – 0,206591*log(DsoNT+Dt_Csu)
và hai mô hình dự báo dân số nông thôn (DsoNT) và diện tích cao su
(Dt_Csu):
DsoNT = 2,1214Nam2 – 3,6Nam + 341,56
Dt_Csu = 2E-183exp(0,2143Nam)
Với các giá trị dự báo hai nhân tố dân số nông thôn và diện tích cao su,
thế vào mô hình (DtR) dự báo được sự thay đổi, suy giảm diện tích rừng tự nhiên
của tỉnh từ năm 2010 đến 2016, đây chính là đường cơ sở suy thoái và mất rừng
Baseline. Theo dự báo này diện tích rừng tự nhiên của tỉnh năm 2010 là
291.748ha và giảm xuống còn 244.807ha năm 2016, diện tích mất rừng là
46.941ha trong 7 năm, bình quân mỗi năm sẽ mất 6.705ha rừng tự nhiên ứng với
tỷ lệ 2,3% diện tích rừng hàng năm.
Bảng 3.3: Dự báo suy giảm diện tích rừng tự nhiên ở tỉnh Đăk Nông– Baseline
theo hai nhân tố dân số nông thôn và diện tích cây cao su đến 2016
Năm
DsoNT
dự báo
(1.000 người)
Dt_Csu
dự báo (ha)
DtR
dự báo (ha)
2010 449 23.461 291.748
2011 481 29.067 279.259
2012 518 36.014 267.284
2013 559 44.622 255.805
2014 604 55.286 244.807
2015 653 68.499 234.272
2016 707 84.870 224.181
52
Hình 3.3: Baseline về suy giảm diện tích rừng tự nhiên ở tỉnh Đăk Nông và xác
định tín chỉ Carbon từ REDD
Hình trên biểu diễn được tốc độ mất rừng và hình thành được Baseline
đến năm 2016, đường này là cơ sở để tính toán được thành tích và nổ lực giảm
mất rừng của tỉnh; giả sử tham gia REDD, tốc độ mất rừng sẽ được cải thiện như
trong hình 3.3, thì phần giảm diện tích mất rừng sẽ được ước tính thành trữ
lượng Carbon giảm phát thải, từ đó có được tín chỉ Carbon để bán ra thị trường
quốc tế.
3.2. Lập mô hình ước tính trữ lượng Carbon trong các trạng thái
rừng
3.2.1. Quan hệ giữa sinh khối và Carbon tích lũy trong cây rừng với
nhân tố điều tra
Sinh khối và tích lũy Carbon của cây rừng có mối quan hệ mật thiết với
tất cả những nhân tố điều tra, vì vậy để ước lượng trữ lượng Carbon trong cây thì
cần phải nghiên cứu các mối quan hệ này với tất cả các nhân tố điều tra cây
thông thường. Nó giúp cho việc xác định được lượng CO2 hấp thụ một cách đơn
giản thông qua các nhân tố dễ đo đếm nhưng vẫn đảm bảo được tính chính xác
200,000
220,000
240,000
260,000
280,000
300,000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
DtR (ha)
Năm
Baseline
REDD: Giảm
mất rừng
Tín chỉ
Carbon
từ REDD
53
cao trên cơ sở các mối quan hệ tự nhiên được mô phỏng qua các hàm tương
quan chặt chẽ.
Các mô hình được xây dựng trên dữ liệu điều tra sinh khối, phân tích
Carbon của 5 bộ phận thân cây (thân, cành, lá, vỏ và rễ). Thiết lập quan hệ giữa
sinh khối tươi, Carbon của 5 bộ phận cây với đường kính của cây, làm cơ sở để
tính lượng sinh khối tươi, lượng Carbon tích luỹ của cây rừng.
Trọng lượng tươi của cây được cân đo ngay sau khi chặt hạ cây mẫu hoặc
được suy ra từ dung trọng và thể tích cây. Sau khi phân tích hàm lượng Carbon
của từng bộ phận cây, tính được tổng lượng Carbon của cây tích lũy trong cây.
Với số liệu 68 cây giải tích, có được bộ dữ liệu sinh khối, lượng Carbon cây tích
lũy, từ đây thiết lập các mô hình quan hệ giữa sinh khối, Carbon với nhân tố dễ
đo đếm là đƣờng kính.
Bảng 3.4: Kết quả hàm quan hệ giữa sinh khối tươi, Carbon với đường kính cây
rừng
Các hàm quan hệ R2
SKT(kg) = 0,2137*D2,4514 R2=0,9545
C cây (kg) = 0,0428D2,4628 R2=0,9378
SK rễ(kg) = 0,039D2,288 R2=0,9577
C rễ = 0,051*D2 -0,6756*D + 2,8901 R2=0,9983
Ghi chú: SKT là Sinh khối tươi của các bộ phận cây trên mặt đất, SK rễ là Sinh khối rễ
54
Hình 3.4: Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa sinh khối tươi, C(kg/cây) với đường
kính cây rừng
Từ kết quả trên cho thấy, tương quan giữa sinh khối tươi, Carbon trong
thực vật thân gỗ và rễ với đường kính là rất chặt chẽ (0,93< R2<0,99), trong đó
tương quan giữa C rễ với D là chặt chẽ nhất thể hiện ở hệ số quan hệ R2 rất cao
(R2 =0,99). Từ đồ thị cho thấy, nhìn chung khi đường kính tăng lên, lượng
Carbon cũng tăng theo, điều này chứng tỏ các nhân tố trên có mối quan hệ chặt
chẽ với nhau. Từ các mô hình này, chỉ thông qua các nhân tố đường kính có thể
tính được sinh khối và lượng Carbon hấp thụ trong lâm phần. Đặc biệt là xác
định sinh khối và lượng Carbon trong rễ cây rừng, một nhân tố rất khó thu thập
trực tiếp ở thực tế để giám sát bể chứa Carbon trong rễ cây.
SKT = 0,2137D^2,4514
R2 = 0,9545
0.0
1000.0
2000.0
3000.0
4000.0
5000.0
6000.0
7000.0
8000.0
9000.0
10000.0
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
S
K
T
(
k
g
)
D1.3 (cm)
C gỗ = 0,0428D^2,4628
R2 = 0,9378
0.0
200.0
400.0
600.0
800.0
1000.0
1200.0
1400.0
1600.0
1800.0
2000.0
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
C
g
ô
(
k
g
)
D1.3 (cm)
SK Rễ(kg) = 0,039D^2,288
R2 = 0,9577
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
300.0
350.0
0.0 20.0 40.0 60.0
S
K
r
ễ
(k
g
)
D1.3 (cm)
C Rễ(kg) = 0,051D2 - 0,6756D + 2.8901
R2 = 0,9983
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
0.0 20.0 40.0 60.0
C
r
ễ
(
k
g
)
D1.3 (cm)
55
Các hàm xác định được ở bảng 3.4 là cơ sở để tính lượng sinh khối tươi,
lượng tích luỹ Carbon của thực vật thông qua đường kính của cây ở nội dung
tiếp theo để xác định được lượng CO2 hấp thụ của cả lâm phần mà không cần
phải chặt hạ, giải tích, đào rễ và cân đo sinh khối, phân tích Carbon.
3.2.2. Ƣớc lƣợng Carbon trong đất rừng
Qua thu thập khối lượng đất từ 7 ô phẫu diện đất ứng với 21 tầng, xác định
được khối lượng đất từng tầng qua dung trọng và phân tích %C trong 21 mẫu
đất; có được cơ sở dữ liệu C trong đất ở các lâm phần khác nhau.
Bảng 3.5: Phần trăm Carbon trong đất ở các tầng của các phẫu diện
Lâm phần
Số hiệu mẫu đất theo
tầng phẫu diện
% C trong khối lƣợng
đất theo tầng phẫu diện
%C trung bình trong đất
1Đ1 2,73
1,56 1 1Đ2 1,33
1Đ3 0,61
2Đ1 2,61
1,78 2 2Đ2 1,58
2Đ3 1,15
3Đ1 0,91
1,03 3 3Đ2 1,52
3Đ3 0,67
4Đ1 1,82
1,05 4 4Đ2 0,67
4Đ3 0,67
5Đ1 2,36
1,41 5 5Đ2 1,39
5Đ3 0,48
6Đ1 2,91
1,70 6 6Đ2 1,39
6Đ3 0,79
7Đ1 4,81
3,47 7 7Đ2 3,45
7Đ3 2,44
Ghi chú ký hiệu: 2Đ3: 2: Ô mẫu số 2, Đ: Nhân tố đất, 3: Tầng đất thứ 3
Quan sát bảng số liệu trên thấy phần trăm lượng Carbon lưu giữ trong đất
rừng thay đổi giảm dần theo tầng từ trên xuống dưới. Theo khảo sát thực tế cho
thấy, lượng Carbon ở tầng đất đầu tiên phụ thuộc vào sự phân hũy của tầng thảm
56
mục, lượng Carbon ở tầng đất này chủ yếu là Carbon được lưu giữ từ tầng thảm
mục bị phân hủy tạo thành. Ngoài ra, ở tầng đất đầu tiên thì có chứa nhiều rễ cây
bị phân hũy, lượng Carbon trong đất ở tầng mặt cũng do một phần rễ mục của
cây tạo thành. Càng xuống dưới thì lượng Carbon lưu trữ trong đất càng giảm vì
lượng thảm mục và rễ cây phân hũy trong đất cũng giảm.
Từ %C trong các phẫu diện kết hợp với d (dung trọng đất) xác định được
lượng Carbon tích lũy trong bể chứa là đất rừng theo các lâm phần ở các trạng
thái khác nhau biểu thị qua giá trị mật độ (N/ha) và tổng tiết diện ngang G
(m2/ha).
Bảng 3.6: Trữ lượng Carbon/ha trong đất rừng ở các lâm phần khác nhau
Lâm phần Trữ lƣợng C trong đất
(tấn/ha)
N của tất cả cây thân
gỗ (cây/ha)
G của tất cả cây thân gỗ
(m
2
/ha)
1 92,1 54185 57,92
2 115,3 52110 35,92
3 60,7 28390 35,07
4 67,2 26300 30,14
5 84,0 39200 29,21
6 92,7 47970 66,71
7 161,5 24320 55,75
Để ước tính trữ lượng Carbon trong đất rừng ở các lâm phần khác nhau,
mô phỏng mối quan hệ giữa lượng Carbon (Cdat (tấn/ha)) trong đất với 2 nhân
tố N (cây/ha) và tổng tiết diện ngang G (m2/ha), kết quả:
1/Cdat = 0,0694738 – 0,0000863918*sqrt(G*N) + 3,00334E-8*G*N (3.4)
Với R2 = 63,97% và các biến số tồn tại mức ý nghĩa P < 0,07
57
Hình 3.5: Quan hệ giữa C trong đất rừng với các nhân tố N và G ở các lâm phần
khác nhau
Trong thực tế, để xác định C trong đất rừng có thể thông qua hai nhân tố
dễ đo đếm trực tiếp là N và G. Tuy nhiên mức độ quan hệ cũng chưa thực sự
cao, chỉ đạt độ tin cậy 64%, do đó giám sát lượng Carbon trong đất gián tiếp qua
mô hình khó đạt độ chính xác cao nếu không làm phân tích đất để xác định %C
trong đất ở các lâm phần khác nhau trong thực tế.
3.2.3. Cấu trúc trữ lƣợng Carbon tích lũy trong 6 bể chứa và mô hình
ƣớc lƣợng Carbon trong toàn lâm phần
i. Cấu trúc trữ lượng Carbon tích lũy trong 6 bể chứa của rừng
Từ kết quả mô hình ước lượng Carbon trong cây rừng, rễ qua đường kính
và thông qua phân bố N/D của các ô mẫu tính được lượng Carbon trong tất cả
các bộ phân cây rừng trên mặt đất (thân, lá, cành, vỏ) và dưới mặt đất là rễ trên
ha; đồng thời từ kết quả phân tích %C trong các bể chứa khác như thảm tươi,
thảm mục, cành nhánh ngã đỗ quy ra ha và kết quả ước lượng Carbon trong
đất/ha có được trữ lượng Carbon trong 6 bể chứa trên ha ở các lâm phần nghiên
cứu.
Component+Residual Plot for sqrt(1/Cdat tan_ha^2)
0 1 2 3 4
(X 1.E6)
G m2_ha*N cay_ha
-32
-12
8
28
48
(X 0.001)
co
mp
on
en
t e
ffe
ct
58
Bảng 3.7 : Cấu trúc trữ lượng Carbon tích lũy/ha trong 6 bể chứa của
rừng
Đv: Carbon: Tấn/ha
Bể chứa
Carbon
Lâm
phần 1
Lâm
phần 2
Lâm
phần 3
Lâm
phần 4
Lâm
phần 5
Lâm
phần 6
Lâm
phần 7
Trung
bình
Thảm tƣơi 0,6 0,2 0,4 0,7 0,0 0,1 0,0 0,3
Thảm mục 1,2 1,1 2,2 0,7 3,1 1,5 0,0 1,4
Vật rơi rụng,
ngã đỗ 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 8,5 1,2
Cây gỗ _ Rễ 262,5 189,0 143,0 125,9 137,1 303,3 213,0 196,3
Đất 92,1 115,3 60,7 67,2 84,0 92,7 161,5 96,2
Tổng 356,4 305,6 206,1 194,5 224,2 397,6 383,0 295,3
Hình 3.6: Cấu trúc trữ lượng Carbon trong 6 bể chứa rừng thường xanh
Kết quả phân tích cho thấy khả năng tích lũy Carbon trong bể chứa của
cây gỗ và rễ của nó là lớn nhất (66,4%), tiếp theo là trong đất (32,6%); riêng vật
rơi rụng, ngã đỗ trong thảm mục, thảm tươi là rất thấp, dưới 0,5% mỗi bể chứa.
Bởi vì thực vật thân gỗ chiếm tỷ lệ sinh khối lớn nhất và thông qua quá trình
quang hợp sẽ hấp thụ một lượng lớn CO2 trong không khí và lượng C tích lũy
tăng theo sự tăng về sinh khối của cây, còn ở các bể chứa khác như thảm mục,
thảm tươi, vật rơi rụng thì ít có sự tăng về khả năng hấp thụ CO2 nên lượng
Carbon ở các bể chứa này thường ít hơn, ngoài ra đối với các khu rừng kín tán
Thảm tƣơi:
0,1% Thảm mục:
0,5%
Rơi rụng,
ngã đỗ: 0,4%
Cây gỗ _ Rễ:
66,4%
Đất : 32,6%
59
thì thảm tươi thường ít phát triển, đồng thời do khí hậu nhiệt đới nên tầng thảm
mục phân hũy rất nhanh và lượng Carbon của nó đi vào trong đất. Riêng đất
rừng luôn lưu giữ một lượng Carbon khá ổn định cho dù rừng có thay đổi trạng
thái, đây là ưu điểm của hệ sinh thái rừng nhiệt đới trong bảo tồn trữ lượng
Carbon trong đất ổn định cho dù có biến động về quần thể thực vật.
ii. Mô hình ước lượng sinh khối và trữ lượng Carbon trong 6 bể chứa
của lâm phần
Để tham gia chương trình REDD, dữ liệu giám sát cơ bản là biến động
sinh khối và trữ lượng Carbon của từng khu rừng, lâm phần; trong khi đó để xác
định trực tiếp chúng sẽ mất rất nhiều công sức từ lập ô mẫu, đào phẫu diện, cân
đo sinh khối, phân tích hàm lượng Carbon, tổng hợp dữ liệu, ….; vì vậy phương
pháp ước lượng, dự báo thông qua mô hình với độ tin cây cho phép là cơ sở khoa
học nhằm giải quyết vấn đề này.
Từ cơ sở dữ liệu của các lâm phần điều tra, tổng hợp được sinh khối, trữ
lượng Carbon/ha của 6 bể chứa và các nhân tố điều tra lâm phần tương ứng; thử
nghiệm thiết lập mô hình ước tính sinh khối và Carbon của lâm phần theo hai
nhân tố mật độ (N/ha) và tổng tiết diện ngang (G (m2/ha).
Bảng 3.7: Tổng hợp lượng sinh khối, trữ lượng Carbon/ha theo mật độ cây và
tổng tiết diện ngang lâm phần
Lâm phần SK( tấn/ha) C (tấn/ha)
N/ha
(Toàn bộ cây thân gỗ) G (m
2
/ha)
1 588,7 356,4 54.185 57,92
2 299,2 305,6 52.110 35,92
3 314,8 206,1 28.390 35,07
4 296,0 194,5 26.300 30,14
5 215,8 224,2 39.200 29,21
6 846,8 397,6 47.970 66,71
7 675,1 383,0 24.320 55,75
Kết quả thử nghiệm cho thấy sinh khối và trữ lượng Carbon trong 6 bể
chứa của rừng chỉ có quan hệ chặt chẽ với một nhân tố là G, đây là điều thuận lợi
60
trong ước tính sinh khối và Carbon các lâm phần khác nhau, vì G dễ đo đếm và
giám sát ở các thời điểm.
Hình 3.7: Mô hình quan hệ SK = f(G)
Hình 3.8: Mô hình quan hệ C = f(G)
Việc xây dựng mô hình quan hệ giữa khả năng tích lũy Carbon và sinh
khối với tiết diện ngang lâm phần có ý nghĩa rất lớn, là cơ sở để tính ước tính,
SK (tan/ha) = 1,6167G1,4806
R² = 0,9585
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
5 15 25 35 45 55 65 75
S
K
(
tấ
n
/h
a
)
G (m2/ha)
C (tan/ha) = 5,2525G + 62,191
R² = 0,8566
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
5.0 15.0 25.0 35.0 45.0 55.0 65.0 75.0
C
(
tấ
n
/h
a
)
G (m2/ha)
61
giám sát sinh khối, lượng Carbon tích lũy và CO2 hấp thụ thông qua các nhân tố
điều tra dễ đo đếm là G.
Từ mô hình C = f(G) suy ra được mô hình ước tính CO2 hấp thụ trong 6
bể chứa của các lâm phần khác nhau thay đổi theo G, với CO2 = 3,67C:
C (tấn/ha) = 5,2525G + 62,191 (3.5)
Như vậy: CO2 (tấn/ha) = 3,67C (tấn/ha) = 3,67 x ( 5,2525G + 62,191)
Suy ra:
CO2 (tấn/ha) = 19,277 G(m
2/ha) + 228,241 (3.6)
Từ các mô hình trên lập được bảng tra sinh khối, Carbon tích lũy và CO2
hấp thụ cho các lâm phần khác nhau về G, đây là cơ sở để giám sát biến đổi CO2
của các khu rừng trong thực tế một cách đơn giản.
Bảng 3.8: Ước lượng sinh khối, Carbon và CO2 lâm phần theo G
Tổng tiết diện
ngang lâm phần
(G (m2/ha)
Sinh khối (tấn/ha)
trong 5 bể chứa
thực vật
Carbon (tấn/ha)
trong 6 bể chứa
của rừng
CO2 (tấn/ha) trong
6 bể chứa của
rừng
5 18 88 325
10 49 115 421
15 89 141 517
20 136 167 614
25 190 193 710
30 249 220 806
35 312 246 903
40 381 272 999
45 453 299 1,096
50 530 325 1.192
55 610 351 1.288
65 781 404 1.481
70 872 430 1.577
62
3.3. Ước tính lượng CO2 giảm phát thải từ giảm mất rừng theo
các kịch bản và giá trị của nó khi tham gia REDD
Về nguyên tắc để được chi trả, bán tín chỉ Carbon trên thị trường thế giới khi
tham gia REDD, thì diện tích rừng bị mất phải ít hơn đường Baseline, có
nghĩa là rừng được quản lý tốt hơn hoặc có những giải pháp thay thế để
không chuyển đổi diện tích rừng sang phương thức sử dụng đất khác.
Từ kết quả nghiên cứu của đề tài cho thấy có hai nhân tố ảnh hưởng trực tiếp
đến sự suy giảm diện tích rừng tự nhiên ở Đăk Nông là sự gia tăng dân số ở
nông thôn vùng tiếp giáp với rừng và gia tăng chuyển đổi rừng để trồng cao
su; căn cứ vào tình hình thực tế của tỉnh để giả định 2 kịch bản nhằm giảm
phát thải CO2 do mất rừng như sau:
- Kịch bản 1: Giảm sự gia tăng dân số nông thôn 25% và giảm gia
tăng diện tích cao su 50%
- Kịch bản 2: Giảm sự gia tăng dân số nông thôn 50% và giảm gia
tăng diện tích cao su 75%
Trên cơ sở hai kịch bản này, thông qua các mô hình toán dự báo dân số
nông thôn, diện tích cao su và diện tích rừng theo 2 nhân tố ảnh hưởng này đã
được thiết lập trong kết quả ở phần trên, tính toán được khả năng giảm mất rừng,
giảm phát thải CO2 do mất rừng so với Baseline, từ đây cho thấy khả năng thu
được về tài chính khi bán tín chỉ CO2 theo từng kịch bản.
Bảng 3.9: Dự báo diện tích rừng theo 2 kịch bản
Năm
Dự báo xu thế bình thƣờng Dự báo theo kịch bản 1 Dự báo theo kịch bản 2
DsoNT
dự báo
(1.000
ngƣời)
Dt_Csu
dự báo
(ha)
DtR
dự báo
(ha)
DsoNT
giảm
mức
tăng
25%
(1.000
ngƣời)
Dt_Csu
giảm
mức
tăng
50%
(ha)
DtR
dự báo
theo kịch
bản 1
(ha)
DsoNT
giảm
mức
tăng
50%
(1.000
ngƣời)
Dt_Csu
giảm
mức
tăng
75%
(ha)
DtR
dự báo
theo kịch
bản 2
(ha)
2010
449
23.461
291.748
442
21.505
296.956
435
20.527
299.785
2011
481
29.067
279.259
473
26.264
285.088
465
24.862
288.296
2012
63
Năm
Dự báo xu thế bình thƣờng Dự báo theo kịch bản 1 Dự báo theo kịch bản 2
DsoNT
dự báo
(1.000
ngƣời)
Dt_Csu
dự báo
(ha)
DtR
dự báo
(ha)
DsoNT
giảm
mức
tăng
25%
(1.000
ngƣời)
Dt_Csu
giảm
mức
tăng
50%
(ha)
DtR
dự báo
theo kịch
bản 1
(ha)
DsoNT
giảm
mức
tăng
50%
(1.000
ngƣời)
Dt_Csu
giảm
mức
tăng
75%
(ha)
DtR
dự báo
theo kịch
bản 2
(ha)
518 36.014 267.284 509 32.541 272.873 499 30.804 275.950
2013
559
44.622
255.805
548
40.318
261.164
538
38.166
264.113
2014
604
55.286
244.807
593
49.954
249.942
581
47.288
252.768
2015
653
68.499
234.272
641
61.893
239.192
629
58.589
241.899
2016
707
84.870
224.181
694
76.684
228.895
680
72.592
231.488
Bảng 3.10: Dự báo giảm mất rừng theo 2 kịch bản so với Baseline
Năm
Diện tích rừng
cơ sở (Baseline)
(ha)
Diện tích
rừng theo
kịch bản 1
(ha)
Diện tích
rừng theo
kịch bản 2
(ha)
Diện tích
giảm mất
rừng theo
kịch bản 1
(ha)
Diện tích
giảm mất
rừng theo
kịch bản 2
(ha)
2010 291.748 296.956 299.785 5.208 8.037
2011 279.259 285.088 288.296 5.829 9.037
2012 267.284 272.873 275.950 5.590 8.667
2013 255.805 261.164 264.113 5.359 8.308
2014 244.807 249.942 252.768 5.135 7.962
2015 234.272 239.192 241.899 4.920 7.628
2016 224.181 228.895 231.488 4.713 7.306
Tổng 36.754 56.944
Trung bình năm 5.251 8.135
Từ kết quả dự báo này cho thấy so với Baseline, theo kịch bản 1 thì trong
vòng 7 năm đến sẽ giảm mất 36.747ha rừng, trung bình hằng năm giảm mất
5.252 ha rừng; trong khi đó với kịch bản 2 tích cực hơn trong vòng 7 năm đến sẽ
giảm mất 56.944ha rừng, trung bình hằng năm giảm mất 8.135ha rừng.
64
Hình 3.9:Giảm mất rừng ở 2 kịch bản so với Baseline
Từ diện tích rừng theo baseline và theo 2 kịch bản, kết hợp với mô hình
ước tính C theo G: C (tấn/ha) = 5,2525 G(m2/ha) + 62,191, trong đó G được lấy
bình quân là 20m2/ha cho kiểu rừng thường xanh Dăk Nông; ước tính được khả
năng lưu giữ C của rừng tự nhiên Đăk Nông trong từng trường hợp.
200,000
220,000
240,000
260,000
280,000
300,000
320,000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
D
iệ
n
t
íc
h
r
ừ
n
g
(h
a)
Năm
Diện tích rừng cơ sở
(Baseline) (ha)
Diện tích rừng theo kịch bản
1 (ha)
Diện tích rừng theo kịch bản
2 (ha)
65
Hình 3.10: Lưu giữ C của rừng tự nhiên Đăk Nôngtheo baseline và 2 kịch bản để
tham gia REDD
Đồng thời từ diện tích giảm mất rừng ở hai kịch bản, kết hợp với mô hình
(3.6) ước tính CO2 phát thải khi mất rừng theo G: CO2(tấn/ha) = 19,277
G(m2/ha) + 228,241; từ đây tính được lượng CO2 giảm phát thải theo 2 kịch bản.
Theo đơn giá CO2 trên thị trường của thế giới hiện nay biến động từ 10 -
100USD tấn, bình quân lấy 45 USD/tấn CO2 để thử ước tính giá trị tài chính của
các kịch bản giảm phát thải từ mất rừng khi tham gia REDD
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Lượng C lưu giữ theo
Baseline (triệu tấn)
48.79 46.70 44.70 42.78 40.94 39.18 37.49
Lượng C lưu giữ theo kịch
bản 1 (triệu tấn)
49.66 47.68 45.64 43.68 41.80 40.00 38.28
Lượng C lưu giữ theo kịch
bản 2 (triệu tấn)
50.14 48.21 46.15 44.17 42.27 40.46 38.71
36.00
38.00
40.00
42.00
44.00
46.00
48.00
50.00
52.00
C
(
tr
iệ
u
t
ấn
)
66
Bảng 3.11: Dự báo lượng CO2 giảm phát thải so với Baseline và giá trị tài
chính CO2 khi tham gia REDD theo hai kịch bản ở Dăk Nông
Năm
Lƣợng CO2 giảm
phát thải so
baseline theo
kịch bản 1 (tấn)
Lƣợng CO2
giảm phát thải
so baseline
theo kịch bản 2
(tấn)
Giá trị CO2
giảm phát thải
theo kịch bản 1
(triệu USD)
Giá trị CO2 giảm
phát thải theo
kịch bản 2 (triệu
USD)
2010 3.196.470 4.932.915 144 222
2011 3.577.445 5.546.729 161 250
2012 3.430.905 5.319.393 154 239
2013 3.289.042 5.099.242 148 229
2014 3.152.049 4.886.622 142 220
2015 3.020.002 4.681.677 136 211
2016 2.892.898 4.484.415 130 202
Tổng 22.558.812 34.950.993 1.015 1.573
Trung bình năm 3.222.687 4.992.999 145 225
Kết quả này cho thấy lượng giảm phát thải CO2 ở tỉnh Đăk Nông khi so
với Baseline theo kịch bản 1 là 22,5 triệu tấn và bình quân mỗi năm giảm phát
thải 3,2 triệu tấn; trong khi đó ở kịch bản 2 là 34,9 triệu tấn và bình quân mỗi
năm giảm phát thải gần 5,0 triệu tấn. Đây là con số rất có ý nghĩa trong giảm khí
phát thải gây hiệu ứng nhà kính thông qua giảm mất rừng và đóng góp vào giảm
nhẹ tình hình biến đổi khí hậu trên toàn cầu.
Trên cơ sở giá trị CO2 ước tính trung bình, cho thấy nếu quản lý rừng tự
nhiên ở tỉnh Đăk Nông trong khuôn khổ REDD theo kịch bản 1 sẽ thu hút được
bình quân hàng năm 145 triệu USD và theo kịch bản 2 là 225 triệu USD. Đây là
giá trị kinh tế, tài chính môi trường, nó cần cung cấp cho các nhà quản lý để có
cân nhắc trong việc quản lý rừng, quy hoạch, chuyển đổi rừng và có giải pháp
thay thế để giảm áp lực lên rừng, cũng như so sánh lợi ích kinh tế để lựa chọn
phương án thích hợp.
Qua đây có thể thấy rằng giá trị được tạo nên từ những cánh rừng tham
gia thị trường REDD là rất lớn và nó sẽ là tiềm năng và cơ hội cho việc huy động
sự tham gia của toàn xã hội vào công cuộc bảo vệ, xây dựng và phát triển rừng
trong những năm sắp đến.
67
3.4. Đề xuất các giải pháp quản lý tài nguyên rừng để tham gia
REED
Tham gia REDD có nghĩa là cần giảm tốc độ mất rừng như đã diễn ra
trong quá khứ, điều này đòi hỏi có những giải pháp thực tế.
Dựa vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng tổng hợp đến suy thoái
và mất rừng trong các mô hình ở kết quả trước cho thấy có mối quan hệ nhân
quả và được thể hiện trong “Cây vấn đề”; từ các mô hình đã hệ thống được các
nhân tố ảnh hưởng đến sự suy giảm diện tích rừng tự nhiên của tỉnh Đăk Nông
trong 7 năm qua như sơ đồ sau
Hình 3.11: Mối quan hệ giữa các nhân tố liên quan đến suy giảm diện tích rừng
Từ đây đã tham vấn các bên liên quan và phân tích để đề xuất một số giải
pháp cần thiết nhằm tham mưu cho các cơ quan nhà nước có thẩm quyền trong
việc đề ra những chủ trương, chính sách quản lý và sử dụng tài nguyên một cách
DtR
DtRmat
DsoNT
Dt_Csu
DtcdoiNN
Dctdo
Dt_Mi
Dt_Dieu
Tác động trực tiếp
T/động gián tiếp
Chú thích:
68
hiệu quả và bền vững đồng thời chuẩn bị đầy đủ các điều kiện cần thiết để tham
gia REED, cụ thể như sau.
Bảng 3.12: Các nhân tố cần kiểm soát và các giải pháp tác động đến các nhân
tố ảnh hưởng để giảm mất rừng ở Dăk Nông
STT Nhân tố chính
cần kiểm soát,
giám sát
Nhân tố tác động cần kiểm
sóat và điều chỉnh
Giải pháp tác động trực tiếp
1 Diện tích rừng tự
nhiên (DtR): Cần
được duy trì và ít
nhất là giảm tốc độ
mất rừng theo các
kịch bản
Dân số Nông thôn (DsoNT):
Phải kiềm chế và giảm mức
tăng so với hiện nay và dự báo
theo 1 trong 2 kịch bản (tăng
9,6%/ năm là quá cao).
- Chính sách dân số kế hoạch
hóa gia đình;
- Kiểm soát và quy hoạch vùng
canh tác cho dân di cư tự do.
- Đào tạo, chuyển đổi ngành nghề
và tạo việc làm
Diện tích trồng Cao su
(Dt_Csu): Chỉ nên duy trì ở mức
ổn định như hiện nay, hoặc chỉ
nên mở rộng diện tích theo hình
thức chuyển đổi cơ cấu cây
trồng ở những vùng thích hợp.
Diện tích cao su có thể gia tăng
trong phạm vi kịch bản 1 hoặc 2
- Rà soát lại đất đai, thực hiện tốt
việc qui hoạch vùng sản xuất
nông nghiệp, cơ cấu cây trồng và
quản lý theo qui hoạch.
- Nâng cao chất lượng sản xuất
nông nghiệp, đầu tư thâm canh
nhằm làm tăng năng suất, chất
lượng sản phẩm nông nghiệp,
chấm dứt tình trạng sản xuất
quảng canh vẫn còn khá phổ biến
như hiện nay; làm tốt công tác
khuyến nông lâm; cải thiện hoạt
động/chính sách tín dụng; làm cơ
sở giảm việc chạy theo phong
trào trồng cao su
69
STT Nhân tố chính
cần kiểm soát,
giám sát
Nhân tố tác động cần kiểm
sóat và điều chỉnh
Giải pháp tác động trực tiếp
2 Diện tích rừng tự
nhiên bị mất hàng
năm (DtRmat) phải
được chấm dứt
hoặc cũng giảm tỷ
lệ mất rừng như
trong quá khứ
Dân di cư tự do (Dctdo): phải
được kiểm soát và có quy
hoạch
- Cần qui hoạch gấp những vùng
sản xuất Lâm-Nông nghiệp với
mục đích phục hồi lại độ che phủ
của rừng để bố trí cho toàn bộ số
dân thuộc đối tượng này vào sản
xuất.
- Làm tốt công tác khuyến nông
lâm; Cải thiện hoạt động/chính
sách tín dụng cho người dân mới
định cư
- Nhà nước cần quan tâm đầu tư
nhiều hơn về cơ sở hạ tầng vào
những vùng nông thôn còn gặp
nhiều khó khăn để cải thiện và
nâng cao đời sống người dân;
Thực hiện tốt công tác giáo dục,
vận động tuyên truyền cho nhân
dân, đặc biệt là ở các địa phương
thường có “tiềm năng” di cư tự do
(vùng núi phía bắc).
Diện tích rừng tự nhiên bị
chuyển đổi sang canh tác nông
nghiệp/năm (DtcdoiNN) : Cần
phải được kiểm soát và hạn chế
đến mức thấp nhất (do tự phát
hoặc theo kế hoạch, chủ trương
của nhà nước)
- Diện tích trồng Mì (Dt_Mi): Phải
được khống chế và giảm. - Đầu
tư thâm canh, tăng năng suất
theo hướng sản xuất bền vững.
Xem xét chuyển đổi sang trồng
các loại cây khác phù hợp cả mục
tiêu kinh tế cả bảo vệ môi trường,
như: Trồng lại rừng, Cao su, cây
công nghiệp dài ngay khác …
Làm tốt công tác khuyến nông
lâm; Cải thiện hoạt động, chính
sách tín dụng
- Diện tích trồng Điều (Dt_Dieu):
Phải được khống chế và giảm
bằng cách đầu tư thâm canh,
tăng năng suất theo hướng sản
xuất bền vững.
70
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận:
Thông qua các kết quả nghiên cứu, đề tài có các kết luận chính sau:
1. Các nhân tố ảnh hƣởng đến sự thay đổi diện tích rừng tự nhiên ở tỉnh
Đăk Nông:
Sự thay đổi diện tích rừng tự nhiên mà cụ thể hơn là suy giảm diện tích có
mối quan hệ rất chặt chẽ với các nhân tố kinh tế xã hội của địa phương nghiên
cứu. Từ các cơ sở dữ liệu thống kê diễn biến tài nguyên rừng và kinh tế xã hội
trong 8 năm qua, từ 2002 - 2009 của tỉnh Đăk Nông, đã xây dựng được các mô
hình chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp gây suy giảm tài
nguyên rừng tự nhiên ở tỉnh:
+ log(DtR) = 14,6665 – 0,206591*log(DsoNT+Dt_Csu)
+ log(DtRmat) = -0,260432 + 1,01813*log(DtcdoiNN+Dctdo)
+ DtcdoiNN = -9212,71 + 4,09369E-8*Dctdo*Dt_Mi*Dt_Dieu
2. Đƣờng cơ sở (Baseline): Phản ảnh được tốc độ mất rừng trong quá khứ và
làm cơ sở dự báo thay đổi diện tích rừng trong tương lai. Mô hình log(DtR) =
14,6665 – 0,206591*log(DsoNT+Dt_Csu) được sử dụng để lập Baseline, trong
đó sự thay đổi diện tích rừng phụ thuộc vào sự biến đổi của 2 nhân tố ảnh hưởng
chính là gia tăng dân số nông thôn và mở rộng diện tích trồng cao su ở tỉnh.
3. Mô hình ƣớc lƣợng sinh khối và lƣợng Carbon tích lũy của cây rừng:
Đề tài đã xây dựng được các mô hình:
SKT(kg) = 0,2137*D2,4514
C cây (kg) = 0,0428D2,4628
SK rễ(kg)= 0,039D2,288
C rễ (kg)= 0,051*D2 - 0,6756*D+2,8901
4. Khả năng tích lũy Carbon trong đất rừng tự nhiên: Lượng C lưu giữ trong
đất giảm dần từ tầng trên xuống tầng dưới của phẫu diện. Mô hình ước tính C
trong đất chỉ đạt độ tin cậy 64%, do đó giám sát lượng Carbon trong đất nếu yêu
71
cầu chính xác cao phải phân tích đất để xác định %C trong đất ở các lâm phần
khác nhau.
5. Cấu trúc trữ lƣợng Carbon trong 6 bể chứa rừng thƣờng xanh: Khả năng
tích lũy Carbon trong bể chứa của cây gỗ bao gồm cả rễ cây là lớn nhất (66%),
tiếp theo là trong đất (33%); trong vật rơi rụng, ngã đỗ, thảm mục và thảm tươi
là rất thấp, dưới 0,5%.
6. Mô hình ƣớc lƣợng Carbon lƣu giữ và CO2 hấp thụ trong 6 bể chứa rừng
thƣờng xanh: C và CO2 hấp thụ của toàn lâm phần trong 6 bể chứa có quan hệ
chặt chẻ với G, đây là cơ sở để ước tính, dự báo và giám sát biến đổi Carbon và
CO2 rừng hấp thụ theo các mô hình:
C (tấn/ha) = 5,2525G + 62,191
CO2 (tấn/ha) = 19,277 G(m
2/ha) + 228,241
Lượng Carbon lưu giữ được ở các trạng thái rừng thường xanh là rất lớn, trong
khoảng từ 88 - 430 tấn/ha, ứng với lượng CO2 từ 325 – 1.577 tấn/hecta
7. Ƣớc tính giá trị CO2 thu đƣợc từ giảm mất rừng khi tham gia REDD:
Với các kịch bản khác nhau để giảm ảnh hưởng của các nhân tố gây nên mất
rừng, cho thấy nếu được thực hiện sẽ giảm mất 5.252 ha - 8.135ha rừng tự nhiên
hàng năm, ứng với giảm phát thải từ 3,2 – 5,0 triệu tấn khí CO2 ở tỉnh Đăk
Nông; tương ứng với nó là giá trị tín chỉ CO2 giảm phát thải từ mất rừng mà tỉnh
có thể thu về từ 145 - 225 triệu USD hàng năm.
Kiến nghị
Xuất phát từ những kết quả nghiên cứu của đề tài, xin đưa ra một số kiến
nghị đến các tổ chức, các ngành chức năng có liên quan như sau:
– Về mặt thị trường, ở Việt Nam việc mua bán Carbon thông qua giảm phát
thải khí nhà kính từ mất rừng còn khá mới mẻ, nhiều cơ quan quản lý nhà nước,
đặc biệt là các nhà doanh nghiệp, chủ rừng, người dân nhận rừng còn có quá ít
lượng thông tin về thị trường này, do vậy đã đến lúc Nhà nước phải phổ biến
rộng rãi hơn, cung cấp nhiều thông tin hơn trong xã hội để họ có thể tiếp cận.
72
– Cần nhanh chóng xây dựng cơ chế chính sách và giải pháp quản lý rừng
bền vững, giảm mất rừng để thu hút được phí dịch vụ môi trường thông qua năng
lực hấp thụ CO2 của rừng tự nhiên cho các chủ rừng, và cộng đồng tham gia
QLBVR. Việc chậm trễ, thụ động của các cơ quan chuyên ngành và chính quyền
địa phương sẽ và đang đánh mất cơ hội thu nguồn ngoại tệ lớn từ các nước phát
triển trong mua bán tín chỉ Carbon rừng.
– Cần tiếp tục phát triển những nghiên cứu tiếp theo đối với các trạng thái
rừng, các kiểu rừng để khẳng định ngày càng rõ hơn lợi ích môi trường rừng, đề
ra phương pháp định giá rừng để áp dụng thuận tiện và thực sự có cơ sở. Trước
mắt nên áp dụng thử nghiệm các cơ chế chi trả phí dịch vụ môi trường đối với
từng diện tích rừng do cộng đồng người dân quản lý trên địa bàn đề tài nghiên
cứu. Từ đây có những phương án chiến lược để bù đắp và khắc phục những sai
sót kịp thời cũng như tiếp tục có định hướng áp dụng rộng rãi hơn cho các lâm
phần khác quy mô rộng lớn hơn.
73
Tài liệu tham khảo
Tiếng Việt:
1. Các Quyết định của Bộ Nông nghiệp & phát triển nông thôn và UBND tỉnh
Đăk Nông về việc công bố hiện trạng rừng toàn quốc và tỉnh Đăk Nông của
các năm: 2004, 2005, 2006, 2007, 2008
2. Võ Đại Hải (2007), Kết quả nghiên cứu khả năng hấp thụ Carbon rừng mỡ
trồng thuần loài tại vùng trung tâm bắc bộ, Việt nam. Viện Khoa học Lâm
nghiệp Việt Nam.
3. Võ Đại Hải (2009), Nghiên cứu khả năng hấp thụ Carbon của rừng trồng
bạch đàn Urophylla ở Việt Nam. Tạp chí NN & PTNT, số 1/2009.
4. Phạm Xuân Hoàn (2005), Cơ chế phát triển sạch và cơ hội thương mại
Carbon trong lâm nghiệp. Nxb Nông nghiệp.
5. Bảo Huy (2008), Bài giảng Thống kê và tin học trong lâm nghiệp dùng cho
Cao học lâm nghiệp. Trường Đại học Tây nguyên.
6. Bảo Huy (2009), Phương pháp nghiên cứu ước tính trữ lượng các bon của
rừng tự nhiên làm cơ sở tính toán lượng CO2 phát thải từ suy thoái và mất
rừng ở Việt Nam. Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. Bộ NN &
PTNT số 1/2009
7. Bảo Huy (2009), GIS và Viễn thám trong quản lý tài nguyên rừng và môi
trường. NXB Tổng hợp Thành phố Hồ Chí Minh.
8. Bảo Huy (2009), Ước lượng năng lực hấp thụ CO2 của bời lời đỏ (Litsea
glutinosa) trong mô hình Nông Lâm kết hợp bời lời đỏ - sắn ở huyện Mang
Yang, tỉnh Gia Lai – Tây Nguyên, Việt Nam. Trung tâm nghiên cứu nông
lâm kết hợp thế giới (ICRAF) và Mạng lưới giáo dục Nông lâm kết hợp
Đông Nam Á (SEANAFE)
9. Vũ Tấn Phương (2006), Nghiên cứu trữ lượng Carbon thảm tươi và cây
bụi: Cơ sở để xác định đường Carbon cơ sở trong các dự án trồng rừng/tái
trồng rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt Nam. Tạp chí NN & PTNT,
2006
74
10. Michael Netzer, Winrock International – Thông tin cập nhật được từ các
diễn đàn/hội nghị/hội thảo của các tổ chức/nhà khoa học về các vấn đề liên
quan đến REDD và biến đổi khí hậu toàn cầu.
11. Ngô Đình Quế và cộng sự. Khả năng hấp thụ CO2 của một số loại rừng
trồng chủ yếu ở Việt Nam. Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam.
12. Niên giám thống kê tỉnh Đăk Nông các năm: 2004, 2005, 2006, 2007, 2008.
13. RUPES (Rewarding Upland Poor for Environment Services) (2004):
Chiến lược mới nhằm đền đáp cho người nghèo vùng cao Châu á để
bảo tồn và cải thiện môi trường của chúng ta. World Agroforestry Center,
ICRAF.
14. UNEP: Cơ chế phát triển sạch – Clean Development Mechanism.
Tiếng Anh:
15. Bao Huy, Pham Tuan Anh, 2008. Estimating CO2 sequestration in natural
broad-leaved evergreen forests in Vietnam. Asia-Pacific Agroforestry
Newsletter. APANews, No.32 May 2008. ISSN 0859-9742. FAO,
SEANAFE. p7 – 10.
16. B.H.J. DE JONG∗, A. HELLIER, M.A. CASTILLO-SANTIAGO and R.
TIPPER C.P. 86100 Admin. de Correos 2, Col Atasta, Villahermosa,
Tabasco, Mexico.(2005) Application of the „climafor‟ approach to estimate
baseline Carbon emissions of a forest conservation project in the Selva
Lacandona, Chiapas,Mexico
17. Daniel Murdiyarso (2005): Sustaining local livelihood through
Carbon sequestration activities: A research for practical and
strategic approach. Carbon Forestry, Center for International Forestry
Research, CIFOR.
18. Esteve Corbera (2005): Bringing development into Carbon forestry
market: Challenges and outcome of small – scale Carbon forestry
activities in Mexico. Carbon Forestry, Center for International Forestry
Research, CIFOR.
75
19. IUCN, 2007. Forest and livelihoods. Reducing emissions from
deforestation and ecosystem degradation (REDD). Climate change
briefing.
20. ICRAF, 2007. Rapid Carbon stock appraisal.
21. IUCN (12/2007) Climate change briefing. Forests and livelihoods.
Reducing emissions from deforestation and ecosystem degradation
(REDD)
22. Joyotee Smith and Sara J. Scherr (2002): Forest Carbon and
Local Livelohhods. Assessment of Opportunities and Policy
Recommendations. CIFOR Occasional Paper No. 37.
23. Jennier C. Jenkins and other, 2004. Comprehensive Database of Diameter-
based Biomass Regressions for North American Tree Species. United States
Department of Agriculture.
24. Kurniatun Hairiah, SM Sitompul, Meine van Noodoijk and Cheryl
Palm (2001): Carbon stocks of tropical land use systems as part of
the global C balance. Effects of forest conversion and options for
clean development activities. International Centre for research in
Agroforestry, ICRAF.
25. Kurniatun Hairiah, SM Sitompul, Meine van Noodoijk and Cheryl
Palm (2001): Method for sampling Carbon stocks above and
below ground. International Centre for research in Agroforestry, ICRAF.
26. K.G. MacDicken, 1997. A Guide to Monitoring Carbon Storage in Forestry
and Agroforestry Projects. Winrock International Institute for Agricultural
Development.
27. Patrick Van Laake and other, 2008. Forest biomass assessment in support
of REDD by indigenous people and local communities. International
Institute for Geo-information Science and Earth Observation (ITC).
28. Robert N. Stavins, 2005. The cost of US forest-based Carbon sequestration.
Harvard University.
76
29. Roger M. Gifford, 2000. Carbon contents of above – ground. Greenhouse
Office, Australian
30. Sandra Brown and other, 2001. Geographical Distribution of Biomass
Carbon in Tropical Southeast Asian Forests: A database. University of
Illinois.
31. Xiaolu Zhou and other, 2004. Sitmulating Forest Growth and Carbon
Dynamics of the Lake Abitibi Model Forest in Northeastern Ontario.
Ontario Forest Research Institute, Canada.
77
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Cơ sở dữ liệu tài nguyên rừng và các nhân tố kinh tế xã hội từ
năm 2002 – 2009 ở tỉnh Dăk Nông
Nam Dien
tich tu
nhien
(ha)
Dien
tich co
rung tu
nhien
(ha)
Dien
tich
mat
rung tu
nhien
(ha)
% mat
rung
tu
nhien
Dien
tich
rung
trong
(ha)
Dien
tich
khac
(ha)
%che
phu
rung
tu
nhien
Dtich
chuyen
doi
rung
TN
sang
m.đích
khac*
(ha)
Dan
so
(ngan
nguoi)
2002 369,1
2003 651562 364.000 2.061 0,57 5.955 281.607 55,9 1.845,5 387,9
2004 651562 361.180 2.820 0,78 9.356 281.026 55,4 1.379,5 397,5
2005 651562 360.163 1.017 0,28 10.232 281.167 55,3 71,9 408,7
2006 651562 352.235 7.928 2,25 9.381 289.946 54,1 540,9 421,1
2007 651562 314.133 38.102 12,13 10.873 326.556 48,2 1.024,1 441,5
2008 651562 311.012 3.121 1,00 12.689 327.861 47,7 2.135,3 460,1
2009 651562 309.428 1.584 0,51 14.563 327.571 47,5 380,9 492,0
Nam %toc
do gia
tang
dan so
Dan so
nong
thon
(ngan
nguoi)
% toc
do tang
DS o
nong
thon
So dan
DCTD
tang
them
hang
nam
(khau)
Thu
nhap
bq
chung
nguoi
/thang
(VNĐ)
Thu
nhap bq
N.thon
nguoi/
thang
(VND)
GDP
nguoi/
nam
(ngàn
VNĐ)
GDP ca
tinh/nam
(tỉ VND)
2002 320,8
2003 5,1 337,9 5,3 771
2004 2,5 346,6 2,6 746 356.800 331.750
2005 2,8 349,1 0,7 880 6.321 2.584
2006 3,0 360,9 3,4 491 500.000 464.760 8.190 3.449
2007 4,8 376,8 4,4 2239 9.666 4.268
2008 4,2 393,8 4,5 659 837.000 778.000 12.873 5.923
2009 6,9 422,0 7,2
78
Nam GDP NLN
ca
tinh/nam
(tỉ VND)
Ti
trong
dau
tu
cho
NLN
(%)
% HS
tren
dan
so
%
HSPT
bo
hoc
DT Ho
tieu
(ha)
Dt Ca-
phe (ha)
Dt Cao-
su (ha)
Dt dieu
(ha)
2002
2003
2004
2005 1539,36 34,49 5.575 70.760 8.455 20.930
2006 2016,45 26,50 0,05 5.946 70.219 10.454 23.986
2007 2382,96 22,53 25,78 0,06 6.196 71.866 13.089 24.286
2008 3389,36 27,98 24,79 0,22 6.693 75.470 16.676 22.876
2009 18,46 23,12 0,40 6.800 74.841 19.549 22.313
Nam Dt Mi/san (ha) Dt Lua (ha) Dt Ngo (ha) Tổng DT 1 số cây
chủ lực đến năm
(Để kiểm tra)
2002
2003
2004
2005 17.176 12.973 26.137 162.006
2006 23.690 12.109 27.520 173.924
2007 20.877 11.378 31.010 178.702
2008 22.136 11.590 36.130 191.571
2009 16.512 11.755 38.450 190.220
79
Phụ lục 2: Kết quả xây dựng mô hình quan hệ giữa Diện tích rừng tự nhiên với
các nhân tố Dân số nông thôn và Diện tích trồng Cao su
Kiểm tra độ lệch chuẩn:
Summary Statistics
log(DtR) log(DsoNT+Dt_Csu)
Count 5 5
Average 12,7028 9,50533
Standard deviation 0,0739984 0,33173
Coeff. of variation 0,582536% 3,48993%
Minimum 12,6425 9,08297
Maximum 12,7943 9,90204
Range 0,151831 0,819064
Stnd. skewness 0,580254 -0,0969475
Stnd. kurtosis -1,37099 -0,725931
Mối quan hệ giữa các biến số
Correlations
log(DtR) log(DsoNT+Dt_Csu)
log(DtR) -0,9261
(5)
0,0238
log(DsoNT+Dt_Csu) -0,9261
(5)
0,0238
Correlation
(Sample Size)
P-Value
Mô hình
Multiple Regression - log(DtR)
Dependent variable: log(DtR)
Independent variables:
log(DsoNT+Dt_Csu)
Standard T
Parameter Estimate Error Statistic P-Value
CONSTANT 14,6665 0,461983 31,7469 0,0001
log(DsoNT+Dt_Csu) -0,206591 0,0485789 -4,25269 0,0238
80
Analysis of Variance
Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value
Model 0,0187867 1 0,0187867 18,09 0,0238
Residual 0,00311634 3 0,00103878
Total (Corr.) 0,0219031 4
R-squared = 85,7721 percent
R-squared (adjusted for d.f.) = 81,0295 percent
Standard Error of Est. = 0,0322301
Mean absolute error = 0,0201539
Durbin-Watson statistic = 2,39555 (P=0,3882)
Lag 1 residual autocorrelation = -0,275782
The StatAdvisor
The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to
describe the relationship between log(DtR) and 1 independent variables. The
equation of the fitted model is
log(DtR) = 14,6665 – 0,206591*log(DsoNT+Dt_Csu)
81
Phụ lục 3: Mẫu biểu điều tra ô tiêu chuẩn đo tính sinh khối và rút mẫu
phân tích Carbon
Biểu điều tra các chỉ tiêu sinh thái - nhân tác
Ô số: Địa phương:
Tên lô rừng:
Kiểu rừng: Ưu hợp:
Tọa độ UTM: X: Y: Sai số: Độ cao:
VN -2000: X: Y: Sai số: Độ cao:
Class:
Tổng G (Bitterlich):
Người điều tra: Ngày điều tra:
CÁC CHỈ TIÊU SINH THÁI - NHÂN TÁC
Stt Chỉ tiêu Giá trị Stt Chỉ tiêu Giá trị
1
Độ tàn che (1/10)
13
Loại đất, màu sắc, kết cấu
2
Le tre (% che phủ)
14
Kết von (%)
3
Thực bì (Loài chính, %
che phủ)
15
Đá nổi (%)
4
Vị trí (Thung lũng, Bằng,
chân, sườn, đỉnh)
16
pH đất
5 Độ dốc (o) 17
Độ ẩm đất (%)
6 Hướng phơi (độ bắc) 18
Nhiệt độ đất (%)
7
Độ cao s/v mặt biển (m)
19
Độ dày tầng đất (cm)
8
Lượng mưa năm (mm)
20
Vi sinh vật đất (Mô tả)
9
Độ ẩm không khí (%)
21
Mức độ tác động
10 Lux 22
Mức độ lửa rừng
11
Nhiệt độ không khí
23
K/cách đến sông suối (m)
12 Tốc độ gió (m/s)
82
Biểu điều tra: Ô sơ cấp (20 x 100m: D1.3>30 cm, 5x40cm:5<D1.3 30cm và
5x5m: D1.3 <5cm)
Số ô: Kiểu rừng: Trạng thái:
Stt Loài D1.3 (0,1cm) H (0,1m) Phẩm chất
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
83
Phụ lục 4: Khối lƣợng sinh khối tƣơi và Carbon của cây giải tích
Mã
số
cây
D1.3
(cm)
SK (kg) C (kg)
Thân Vỏ Lá Cành Rễ Thân Vỏ Lá Cành Rễ
1.1 55,4 2676,0 434,1 125,5 1532,6 580,8 81,4 13,2 254,1
1.2 6,7 8,6 1,7 1,2 6,8 2,0 0,4 0,2 1,3
1.3 8,6 9,2 3,2 4,8 7,6 1,4 0,2 0,4 0,9
1.4 7,0 17,6 4,0 2,2 3,0 3,3 0,4 0,2 0,4
1.5 9,4 33,8 4,5 12,2 27,8 8,4 0,6 1,7 5,1
1.6 6,1 6,0 1,5 2,4 4,1 1,3 0,2 0,3 0,7
1.7 5,1 10,5 1,9 0,8 4,9 2,2 0,3 0,1 1,1
1.8 19,3 227,6 34,0 24,8 83,5 52,6 5,9 3,5 15,7
1.9 13,0 80,9 12,4 7,0 16,6 15,3 1,4 0,6 2,6
1.10 12,1 73,3 11,2 5,4 42,4 16,8 1,9 0,8 9,4
1.11 13,1 50,0 6,5 22,0 40,0 11,2 0,9 2,1 7,5
1.12 27,1 544,6 84,9 33,2 383,8 133,2 18,9 3,4 87,6
1.13 27,5 305,2 40,8 50,8 148,3 58,0 5,5 4,7 24,7
2.1 8,3 7,3 4,8 0,5 3,1 1,7 0,7 0,1 0,5
2.2 9 31,7 4,1 2,8 9,6 6,6 0,6 0,2 1,4
2.3 8,6 28,8 4,8 1,5 2,5 6,2 0,6 0,2 0,4
2.4 7,2 15,1 3,7 40,0 5,0 3,3 0,4 4,2 0,7
2.5 7,1 8,7 2,1 0,9 1,6 1,9 0,2 0,1 0,3
2.6 9,7 41,5 6,9 6,1 16,7 8,9 1,1 0,5 2,9
2.7 60,8 1872,2 223,8 204,0 2017,2 392,8 37,3 25,4 400,8
3.1 24 501,5 96,7 15,6 174,2 115,4 19,6 2,3 38,6
3.2 12,6 49,9 13,0 7,8 10,2 12,2 2,2 1,0 1,8
3.3 8,8 40,5 11,3 2,5 10,6 9,9 2,4 0,3 1,9
3.4 15,1 141,0 22,0 21,9 94,9 32,4 3,9 2,2 19,4
3.5 11,1 66,8 11,7 6,1 33,4 16,5 2,5 0,8 7,6
3.6 7,7 21,8 4,0 4,3 6,5 5,1 0,7 0,6 1,3
3.7 56,7 1554,3 124,0 126,1 968,7 307,5 18,2 16,3 171,4
3.8 9,9 33,5 5,9 12,8 19,4 8,6 0,9 1,6 3,7
3.9 5,3 9,8 1,7 2,6 2,5 2,7 0,3 0,3 0,5
4.1 5,7 12,4 1,7 1,0 5,8 3,1 0,2 0,1 1,2
4.2 8,2 25,4 7,1 1,5 1,7 4,9 1,0 0,1 0,2
4.3 8,8 35,1 2,4 3,3 12,9 7,7 0,2 0,3 2,4
4.4 7,6 27,5 2,3 3,3 8,0 6,9 0,3 0,5 1,6
4.5 11,9 91,1 7,6 5,1 34,1 22,0 0,9 0,5 6,3
84
Mã
số
cây
D1.3
(cm)
SK (kg) C (kg)
Thân Vỏ Lá Cành Rễ Thân Vỏ Lá Cành Rễ
4.6 17,1 226,9 19,6 17,2 64,2 55,2 2,6 2,1 12,0
4.7 24,4 443,5 59,0 26,7 312,2 102,7 10,8 3,8 69,5
4.8 40,4 1386,1 149,2 102,0 1501,5 314,7 32,2 18,9 349,5
5.1 15,4 51,2 11,8 21,1 29,9 10,7 1,1 2,3 5,1
5.2 10,8 31,8 7,4 10,3 15,3 7,4 0,7 1,0 2,5
5.3 12,2 38,1 7,8 8,4 27,1 8,0 0,8 0,8 4,5
5.4 14,1 50,0 11,7 20,4 23,7 10,7 1,3 2,1 4,3
5.5 8,8 21,2 5,2 4,4 8,0 4,2 0,7 0,4 1,2
5.6 9,4 22,0 5,0 9,4 7,7 5,0 0,6 1,1 1,4
5.7 6,5 10,2 2,8 2,5 5,3 2,3 0,3 0,3 1,0
5.8 6,5 9,4 2,5 1,1 3,1 1,9 0,3 0,1 0,5
5.9 5 6,4 1,6 1,4 1,0 1,4 0,2 0,2 0,2
6.1 26,8 438,4 46,2 14,2 169,1 97,8 5,5 2,7 33,5
6.2 15 71,0 13,8 4,9 12,3 13,6 1,3 0,7 2,0
6.3 18,3 140,0 38,8 21,7 72,4 28,5 4,4 3,4 14,3
6.4 8,7 12,0 4,0 2,7 6,2 3,1 0,6 0,5 1,3
6.5 8,9 14,4 3,5 2,7 6,4 3,3 0,5 0,5 1,1
6.6 8,6 28,0 6,4 19,5 13,2 7,2 0,7 2,8 1,9
6.7 6,8 12,5 2,8 1,8 5,0 2,8 0,3 0,3 0,9
6.8 76 3366,2 274,9 52,5 1761,2 756,5 33,1 7,1 407,8
7.1 47,8 1818,4 9,7 77,3 874,8 326,2 357,0 2,2 16,3 240,6 86,8
7.2 26,8 442,9 2,4 20,6 364,1 95,2 129,0 0,6 4,8 99,5 23,0
7.3 6,8 14,1 0,1 2,7 5,9 4,4 4,5 0,0 0,5 2,1 1,2
7.4 10,1 81,5 0,5 0,7 4,9 7,9 22,2 0,1 0,2 1,2 1,6
7.5 7,3 21,7 0,1 3,8 7,2 4,2 5,3 0,0 0,5 1,4 0,8
7.6 11,4 40,8 0,2 5,0 9,8 7,4 11,2 0,0 1,2 2,3 1,3
7.7 16,5 76,3 0,3 8,4 12,5 11,6 23,1 0,1 1,9 2,2 2,9
7.8 5,9 9,1 0,0 2,2 2,7 2,9 1,9 0,0 0,5 0,6 0,7
7.9 6,4 12,1 0,1 2,2 3,5 1,8 3,7 0,0 0,5 1,2 0,3
7.10 5,8 6,2 0,0 2,4 3,8 2,2 1,5 0,0 0,4 0,8 0,4
7.11 8,9 31,8 0,1 3,1 10,1 7,3 10,9 0,0 0,6 2,6 1,6
7.12 11,5 72,5 0,3 7,8 19,9 10,3 21,0 0,1 2,1 6,1 2,4
7.13 7,0 16,3 0,1 1,2 3,5 3,4 5,4 0,0 0,3 1,0 0,6
7.14 7,5 22,4 0,1 3,0 4,9 4,1 4,4 0,0 0,4 1,1 1,1
85
Phụ lục 5: Khối lƣợng Carbon trong đất rừng
Mã số tầng
đất/phẫu diện
Tầng đất d (g/
cm
3
)
V đất
(m
3
/ha)
Khối
lƣợng
đất 1
tầng
(kg)
Khối lƣợng
đất 1 tầng
(kg/ha)
C (Tấn/ha)
3.1 3 tầng 5000 1174 5,869,500 60,7
4.1 3 tầng 5000 1275 6,375,500 67,2
5.1 3 tầng 5000 1191 5,955,000 84,0
2.1 3 tầng 5000 1296 6,480,000 115,3
1.1 3 tầng 5000 1183 5,916,750 92,1
6.1 3 tầng 5000 1093 5,462,500 92,7
7
1 0,916 1000 916,000 44,0
2 1,086 1000 1,086,000 37,4
3 1,171 1000 1,171,000 28,6
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- Luan van Duong Ngoc Quang Baseline of CO2 emission.pdf