Bảo vệ rừng tổng hợp - Điều tra, giám sát, dự báo sâu bệnh

07-Feb-15 1 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT, DỰ BÁO SÂU BỆNH TỔNG QUAN VỀ ĐT, GS, DB MẪU ĐIỀU TRA BẢO VỆ RỪNG TỔNG HỢP GS. TS. Nguyễn Thế Nhã, Khoa QLTNR&MT 0912.202.305 nhanguyenthe@gmail.com VP: Phòng 112, nhà A1; P103, K20 Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam 1. Khái niệm cơ bản của bảo vệ rừng tổng hợp. 2. Xác định vấn đề bảo vệ rừng; 3. Lịch sử quản lý dịch hại; 4. Xây dựng chiến lược điều tra, giám sát, dự báo sâu bệnh hại. 5. Xác định thiệt hại do sâu bệnh gây ra; 6. Chiến lược quản lý thuốc bảo vệ thực vật; 7. Giải pháp nâng cao sức đề kháng sâu bệnh của cây trồng; 8. Chiến lược quản lý sâu bệnh hại bằng các biện pháp sinh học, kỹ thuật canh tác, vật lý, kiểm dịch; 9. Tổ chức quản lý lửa rừng 10.Xây dựng phương án (chương trình) Bảo vệ rừng TH 4.1. MỞ ĐẦU  Giám sát sâu bệnh hại (SB) là cần thiết:  Phân bố địa lý  Hiệu quả phòng trừ  Chỉ số cho dự tính dự báo (DTDB)  Ngăn chặn dịch hại Một bộ phận quan trọng của QLSB  Dự tính dự báo  Dự báo đơn giản: Khi nào cần phun thuốc  Dự báo tổng quát: Đặc điểm quần thể SB 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.1. MỞ ĐẦU  KT rút mẫu điều tra là vấn đề chính  Xác định biến động quần thể (BĐ mật độ),  Lịch sử phát triển loài,  Ảnh hưởng của khí hậu/thời tiết.  Điều tra xác định tình trạng của SB  Cơ sở đưa ra quyết định quản lý.  NC xác định KT điều tra thích hợp  Xác định rõ mục tiêu ĐT  GS  DTDB 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 07-Feb-15 2 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.1. Một số khái niệm  Quần thể (Population):  tổng thể N  Một tập hợp các đối tượng khảo sát (người, cá thể, nhân vật, sinh vật,) và chứa các đặc tính cần nghiên cứu hay khảo sát:  Đặc điểm: tổng số cá thể, mật độ, tỷ lệ giới tính, chỉ số sinh sản, tỷ lệ chết, cấu trúc  Quần thể mục tiêu (Target Population): Mang đặc tính nào đó và được đánh giá qua mẫu; hoặc mang các đặc tính cần nghiên cứu và đại diện cho toàn quần thể. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.1. Một số khái niệm Mẫu (sample) : Một phần hoặc tập hợp nhỏ cá thể của quần thể mục tiêu được chọn đại diện cho quần thể để khảo sát nghiên cứu. Mẫu không xác suất (non-probability sample): Chọn mẫu không có xác suất đồng đều = các cá thể không có cơ hội được chọn như nhau. Mẫu xác suất (probability sample): Chọn mẫu trong đó mỗi cá thể có một xác suất đặc trưng và thường bằng nhau. Rút mẫu ngẫu nhiên  mỗi cá thể có cơ hội được chọn như nhau. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.2. Phương pháp lấy mẫu/rút mẫu 4.2.2.1. Chọn mẫu không có xác suất  Rút mẫu không có xác suất rất ít sử dụng  Chọn cây dọc hai bên đường đi  Chỉ chọn những cây to cao hoặc ngược lại  Chọn 100 con đầu tiên bay vào đèn. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.2. Phương pháp lấy mẫu/rút mẫu 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)  Chọn mẫu hệ thống (systematic samples)  Chọn mẫu phân lớp (stratified samples)  Chọn mẫu chỉ tiêu (quota sampling)  Chọn mẫu không gian (spatial sampling) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 07-Feb-15 3 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)  Phương pháp “rút thăm”: rút 100 cá thể từ tổng thể = 1000 cá thể (xác suất được chọn = 10%)  Sử dụng bảng số ngẫu nhiên hoặc chọn số ngẫu nhiên từ các phầm mềm (Excel) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu hệ thống (systematic samples) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu hệ thống (systematic samples) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 07-Feb-15 4 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu hệ thống (systematic samples) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu hệ thống (systematic samples) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu hệ thống (systematic samples) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu phân lớp (stratified samples)  Tổng thể được chia thành nhóm/phân lớp.  Tổng quần thể (N) được chia ra thành L lớp quần thể phụ N1, N2 NL, như vậy:  Cơ sở: Hiểu biết về phân bố của Sâu bệnh  Cỡ mẫu mỗi lớp phụ thuộc vào biến động lớp  Mẫu phân lớp hệ thống  Mẫu phân lớp ngẫu nhiên 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO    L i iNN 1 07-Feb-15 5 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP  Ví dụ khu vực quản lý có 1000ha Thông nhựa với 4 cấp tuổi khác nhau. Muốn có 20 ô tiêu chuẩn (điểm nghiên cứu). Như vậy số lượng ÔTC như sau: PHÂN LỚP HỆ THỐNG 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO Cấp tuổi Diện tích Tỷ lệ % DT Số ô I (1-5 năm) 250 25 5 II (6-10) 150 15 3 III (11-20) 400 40 8 IV (21-25) 200 20 4 1000 100 20 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu PHÂN LỚP HỆ THỐNG TIẾP 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO                     Cấp tuổi 1 Cấp tuổi 2 Cấp tuổi 3 Cấp tuổi 3 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP PHÂN LỚP NGẪU NHIÊN 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 07-Feb-15 6 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP PHÂN LỚP NGẪU NHIÊN 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO MẪU HỆ THỐNG HAY MẪU PHÂN LỚP? 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Quản lý sâu bệnh là quá trình quyết định/lựa chọn 1 hay nhiều biện pháp tác động.  Xác định hiệu quả của biện pháp (ví dụ sau khi xử lý thuốc BVTV, so sánh giữa xử lý và không xử lý).  So sánh giữa hai biện pháp (ví dụ giữa loại thuốc này với loại thuốc khác.)  Trọng tâm của công tác điều tra sâu bệnh là phương pháp chọn mẫu, xác định cỡ mẫu. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu Mục đích: giảm chi phí mà vẫn đảm bảo độ tin cậy, sự chính xác cần thiết.  Dựa theo chỉ tiêu thống kê hoặc theo tỷ lệ ấn định (ví dụ 10%).  Xác định cỡ mẫu tối thiểu mà vẫn đảm bảo chính xác.  Cỡ mẫu phụ thuộc vào độ chính xác, chi phí, biến động của mẫu, của quần thể 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 07-Feb-15 7 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Cỡ mẫu tối thiểu phụ thuộc vào 3 yếu tố:.  Sai sót chấp nhận (loại 1, loại 2)?  Hệ số ảnh hưởng ES= Độ ảnh hưởng  Mức khác biệt/mức ảnh hưởng (Mức chính xác yêu cầu ) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CỠ MẪU • Kích thước tổng thể (quần thể) • Nguồn lực – đối tượng, tài chính, nhân lực • PP rút mẫu – ngẫu nhiên, phân lớp • Độ khác biệt cần tìm ra. Độ ảnh hưởng • Biến động (S.D.) – có được từ nghiên cứu trước đây, lịch sử • Độ chính xác (hay các loại sai lầm) - Sai lầm loại I (alpha) p<0.05 - Sai lầm loại II (beta) < 0.2 (20%) - Lực kiểm định/lực mẫu (Power): > 0.8 (80%) 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Hệ số ảnh hưởng (effect size ES) = chỉ số về độ ảnh hưởng của 1 tác động (b. pháp quản lý). Hệ số ảnh hưởng ES = độ khác biệt chuẩn (standardized difference – Degree of difference). • ES = 0,2: ảnh hưởng thấp • ES = 0,5: ảnh hưởng trung bình • ES > 0,8: ảnh hưởng cao 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 0 01 s XX ES    X1 là số trung bình của nhóm tác động X2 là số trung bình của nhóm đối chứng S0 là độ lệch chuẩn nhóm đối chứng 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Thông tin liên quan đến quyết định QLSB thường là những thông số định lượng như MẬT ĐỘ, TỶ LỆ NHIỄM SB, HIỆU QUẢ QL  Dự đoán (giả thiết) mật độ là 20 sâu non/cây, tỷ lệ cây có bệnh phấn trắng là 40%, thuốc trừ bệnh x có tác dụng hạn chế sự lây lan của nấm bệnh.  Giả thiết chính (hiện tượng tồn tại, kí hiệu H1) Giả thiết đảo (hiện tượng không tồn tại, H0)  Kiểm tra giả thiết 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 07-Feb-15 8 Đúng () Loại sai lầm trong Sai lầm (X) kiểm định giả thiết khoa học  X X  ĐÚNG (H1), CÓ sự khác biệt SAI (H0) KHÔNG khác biệt Có ý nghĩa thống kê (H1) (p<0,05) Không có ý nghĩa thống kê (H0) (p>0,05) GiẢ THIẾT Ha KẾT QUẢ kiểm định Dương tính thật Lực kiểm định/lực mẫu (Power or 1-beta) Sai lầm loại II hay Sai lầm Beta Sai lầm loại I hoặc Sai lầm Alpha Âm tính thật (1-Alpha) 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO Kết quả xét nghiệm Gia ̉ thiết về Bệnh cây Có bệnh Không có bệnh +be (dương tính) Dương tính thật Dương tính giả SLL1/anpha -be (Âm tính) Âm tính giả SLL2/beta Âm tính thật 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Sai sót loại I (α): Cho rằng 2 nhóm khác biệt nhưng thực sự chúng không khác hoặc kết luận dương tính giả. Sai sót α được chọn là 0,05 = nhà nghiên cứu mong muốn có ít hơn 5% cơ hội rút ra một kết luận dương tính giả.  Sai sót loại II (β) = lực mẫu (power là 1- α): Cho rằng 2 nhóm không khác biệt nhưng thực sự có khác biệt = kết luận âm tính giả. Sai sót β được chọn là 0,2 (hoặc lực mẫu=0,8), nghĩa là nhà nghiên cứu mong muốn có 80% cơ hội tránh được một kết luận âm tính giả. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO P(T) T alpha 0.05 Phân phối mẫu khi H1 đúng Phân phối mẫu khi H0 đúng   POWER = 1 -  Trường hợp chuẩn Effect Size (NCP) Độ ảnh hưởng 07-Feb-15 9 P(T) T alpha 0.1 Phân phối mẫu khi H1 đúng Phân phối mẫu khi H0 đúng POWER = 1 -   Ảnh hưởng của chỉ số alpha nhỏ hơn   P(T) T alpha 0.01 Phân phối mẫu khi H1 đúng Phân phối mẫu khi H0 đúng POWER = 1 -  Ảnh hưởng của chỉ số alpha lớn hơn   P(T) T alpha 0.05   Tăng cỡ mẫu Phân phối mẫu khi H1 đúng Phân phối mẫu khi H0 đúng POWER = 1 -  P(T) T alpha 0.05 Phân phối mẫu khi H1 đúng Phân phối mẫu khi H0 đúng   POWER = 1 -  Tăng độ ảnh hưởng Effect Size (NCP) Hệ số ảnh hưởng/Độ ảnh hưởng↑ 07-Feb-15 10 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Dựa vào giá trị mẫu (X) suy ra giá trị tổng thể µ. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO Một quần thể cần khảo sát giá trị x (mật độ), lấy ngẫu nhiên n mẫu để xác định x, ta có:  Độ lệch chuẩn của phân phối mẫu được tính theo công thúc:  σ : độ lệch chuẩn tổng thể  σ càng lớn  SAI SỐ lớn  Cỡ mẫu lớn  SAI SỐ giảm 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Cỡ mẫu lớn (>30)  phân phối chuẩn. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Phép ước lượng X (Mật độ) có độ chính xác hay mức độ tin cậy khác nhau   Confidence Interval (CI): khoảng tin cậy 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  95% CI nghĩa là có 95% (phần diện tích màu xanh) có giá trị µ = 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu Dựa vào giá trị mẫu (X) suy ra giá trị tổng thể µ.  99% CI nghĩa là có 99% µ = 4.2.3. Xác định cỡ mẫu 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 1- α 0,80 0,85 0,90 0,95 0,99 0,999 ZCI 1,28 1,44 1,645 1,96 2,58 3,30 07-Feb-15 11 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO TỪ ĐÓ CỠ MẪU SẼ LÀ: P: Sai số biên ZCI: Giá trị ngưỡng σ: độ lệch chuẩn quần thể n: Cỡ mẫu 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO Thí dụ: Cần xác định mật độ của sâu hại. Nghiên cứu trước đây mật độ sâu có độ lệch chuẩn quần thể σ là 1,5 sâu non/cây. Bao nhiêu mẫu cây sẽ được lấy để xác định mật độ chính xác mà 95% mẫu có có sai số không vượt quá 0,5 sâu non? Áp dụng công thức tính cỡ mẫu: câyn 3557,34 5,0 5,1.96,1 2 22  4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Thường dùng để xác định chỉ số hình thái như chiều cao/đường kính cây có sâu/bệnh, kích thước nhộng/trưởng thành  Chỉ số tế bào/bào tử vật gây bệnh  Ví dụ: Tính cỡ mẫu để ước tính chiều dài nhộng cái với sai số trong vòng 1mm, biết rằng độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây là 4,6mm 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Công thức tính cỡ mẫu: muônmongsôSaip chuânlêchĐô Zthì Zthì p ZZ n              04,120,0 96,105,0 .)( 2 22 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 07-Feb-15 12 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Ví dụ: Tính cỡ mẫu để ước tính chiều dài nhộng cái với sai số trong vòng 1mm, biết rằng độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây là 4,6mm. cáinhông d ZZ n 190 1 6,4.)04,196,1( .)( 2 22 2 22       4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Tính tỉ lệ cây có sâu hoặc cây có bệnh.  Ví dụ P% = 30±2%. 2% sai số m  Ta có m = 1,96 x SE ; SE (standard error): sai số chuẩn .  Trong phân phối nhị phân ta có: p là tỉ lệ cây có sâu/bệnh và n là cỡ mẫu n pp SE )1(   4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Trong phân phối nhị phân ta có:  Công thức tính cỡ mẫu là: n pp SE )1(   )1(. 96,1 2 pp m n        4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Điều tra cho thấy P% = 20 ± 2% cây có sâu. Hỏi cỡ mẫu cây điều tra là bao nhiêu để có thể công bố tỷ lệ cây có sâu này?  P = 20% = 0,2; M = 2% = 0,02  Thay vào công thức tính cỡ mẫu : )1(. 96,1 2 pp m n        câyn 1536)2,01(2,0. 02,0 96,1 2        07-Feb-15 13 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho 2 nhóm đối tượng 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  So sánh 2 chỉ số trung bình.  Ví dụ so sánh mật độ sâu/bào tử ở ô có phun thuốc với mật độ ở ô đối chứng.  Công thức : muônmongsôSaip chuânlêchĐô Zthì Zthì p ZZ n                    28,110,0 96,105,0 ).( .2 2 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho 2 nhóm đối tượng 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO  Ví dụ Nếu mức chênh lệch mật độ/bào tử mong nuốn là 20, độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây xác định là 30  Áp dụng công thức trên :  Mỗi nhóm cần khoảng 50 mẫu 5023,47 20 30).28,196,1( .2 2        n