Xây dựng cơ sở dữ liệu chi trả dịch vụ môi trường rừng bằng bản đồ trữ lượng các bon cây tầng cao trên các trạng thái rừng tại xã Thanh Bình – huyện chợ Mới – tỉnh Bắc Kạn - Trần Quốc Hưng

Kết quả đề tài đã giải đoán ảnh vệ tinh để tạo bản đồ hiện trạng rừng, từ đó xác định trữ lượng rừng và trữ lượng các bon trung bình cho các trạng thái bằng phần mềm Ecogbition 8.0 và phần mềm Arcgis 10.0. Đây là phương pháp có tính khả thi để thành lập bản đồ trữ lượng các bon của rừng nhằm cung cấp thông tin cho chương trình chi trả dịch vụ môi trường rừng

pdf6 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Lượt xem: 434 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Xây dựng cơ sở dữ liệu chi trả dịch vụ môi trường rừng bằng bản đồ trữ lượng các bon cây tầng cao trên các trạng thái rừng tại xã Thanh Bình – huyện chợ Mới – tỉnh Bắc Kạn - Trần Quốc Hưng, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Trần Quốc Hƣng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 115(01): 47 - 52 47 XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU CHI TRẢ DỊCH VỤ MÔI TRƢỜNG RỪNG BẰNG BẢN ĐỒ TRỮ LƢỢNG CÁC BON CÂY TẦNG CAO TRÊN CÁC TRẠNG THÁI RỪNG TẠI XÃ THANH BÌNH – HUYỆN CHỢ MỚI – TỈNH BẮC KẠN Trần Quốc Hƣng*, Nguyễn Đăng Cƣờng Trường Đại học Nông Lâm – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Nhằm xác định khả năng tích lũy carbon để chi trả dịch vụ môi trƣờng rừng, đặc biệt trong các trạng thái rừng lƣợng Carbon đƣợc tích lũy chủ yếu ở tầng cây cao, vì vậy đề tài đã chọn xã Thanh Bình thuộc huyện Chợ Mới tỉnh Bắc Kạn nơi có tổng diện tích rừng là 2215,75ha làm địa điểm nghiên cứu. Để xây dựng đƣợc bản đồ trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon, nghiên cứu dựa vào kết quả giải đoán ảnh vệ tinh để tạo bản đồ hiện trạng rừng, từ đó xác định trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon trung bình cho các trạng thái bằng phần mềm Ecogbition 8.0 và phần mềm Arcgis 10.0. Kết quả cho thấy xã Thanh Bình có 13 trạng thái rừng và sử dụng đất khác nhau, tổng diện tích rừng có trữ lƣợng là 1860,6 ha. Tổng số ô mẫu nghiên cứu 37 OTC và 30 điểm kiểm tra độ chính xác của bản đồ với Overall accuracy = 84,5%. Rừng trung bình có trữ lƣợng rừng 130 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 527,8 tấn CO2e/ha, rừng nghèo núi đất có trữ lƣợng rừng là 73 m 3 ha và trữ lƣợng các bon là 396,9 tấn CO2e/ha, rừng nghèo núi đá 61,3 m 3/ha và trữ lƣợng các bon là 364,1tấn CO2e/ha, rừng gỗ phục hồi có trữ lƣợng là 55,4 m 3/ha và trữ lƣợng các bon là 346,3 tấn CO2e/ha, rừng hỗn giao có trữ lƣợng 60,3 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 361,1 tấn CO2e/ha, rừng trồng Keo có trữ lƣợng có trữ lƣợng dao động từ 32.5 đến 128m3/ha theo tuổi rừng từ 2 đến 6 và trữ lƣợng các bon dao động từ 26,5 tấn CO2e/ha đến 199,8 tấn CO2e/ha, từ đó bản đồ bản đồ trữ lƣợng các bon của rừng đƣợc hoàn thành. Đây là phƣơng pháp có tính khả thi để thành lập bản đồ trữ lƣợng các bon của rừng nhằm cung cấp thông tin cho chƣơng trình chi trả dịch vụ môi trƣờng rừng. Từ khóa: Hiện trạng rừng, trữ lượng rừng, Thanh Bình, phân loại ảnh, viễn thám, Spot 5, bản đồ trữ lượng các bon rừng ĐẶT VẤN ĐỀ* Bản đồ đóng một vai trò rất quan trọng trong việc cung cấp thông tin phục vụ quản lý tài nguyên, môi trƣờng và giám sát thiên tai [4], Trữ lƣợng rừng và Các bon tích lũy của tầng cây cao của rừng là nhân tố quan trọng phục vụ quản lý lâm nghiệp [1]. Trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon tăng hay giảm có thể ƣớc tính lƣợng phát thải các bon từ trong quản lý tình trạng phá rừng, giúp các tổ chức xác định đƣợc nguồn kinh phí cần chi trả cho ngƣời trực tiếp tham gia công tác trồng, chăm sóc và bảo vệ rừng thông qua chƣơng trình giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng kết hợp bản tồn, quản lý bền vững, tăng dự trữ các bon (REDD+). Khả năng hấp thụ khí các bon níc (CO2) của * Tel: 0912 450173, Email: hunglanduong@yahoo.com rừng nhờ khả năng quang hợp đã đƣợc khẳng định trong Nghị định thƣ Kyoto. Trong cơ cấu giá trị môi trƣờng của rừng thì: Hấp thụ các bon chiếm 27%; Bảo tồn ĐDSH chiếm 25%; Bảo vệ đầu nguồn chiếm 21%; Vẻ đẹp cảnh quan chiếm 17% và giá trị khác chiếm 10% [7], Giá trị hấp thụ CO2 của các khu rừng tự nhiên nhiệt đới thì khoảng từ 500 – 2.000 USD/ha [6]. Giá trị kinh tế về hấp thụ CO2 ở rừng Amazon đƣợc ƣớc tính là 1.625USD/ha/năm, trong đó rừng nguyên sinh là 4.000 – 4.400 USD/ha/năm, rừng thứ sinh là 1.000 – 3.000 USD/ha/năm và rừng thƣa là 600 – 1.000 USD/ha/năm [3]. Đối với rừng trồng keo và thông, thì khả năng hấp thụ CO2 bình quân là khoảng 10 – 20 tấn/năm [2]. Nhƣ vậy giá trị môi trƣờng từ khả năng hấp thụ các bon là rất lớn. Từ đó có thể thấy rằng các giá trị môi trƣờng và dịch vụ môi Trần Quốc Hƣng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 115(01): 47 - 52 48 trƣờng của rừng đã và đang đƣợc thừa nhận trên phạm vi quốc tế, đặc biệt là các giá trị về hấp thụ/lƣu giữ các bon. Giá trị lƣu giữ các bon và hấp thụ khí CO2 của rừng tự nhiên là rất khác nhau giữa các loại rừng, giá trị lƣu giữ các bon và hấp thụ CO2 tỷ lệ thuận với trữ lƣợng và sinh khối rừng. Đối với rừng trồng, giá trị hấp thụ CO2 của rừng phụ thuộc chủ yếu vào sinh trƣởng của rừng và mật độ cây. Do đó xác định lƣợng hấp thụ/lƣu giữ các bon đƣợc lƣu giữ ở các trạng thái rừng tại xã Thanh Bình, huyện Chợ Mới của tầng cây cao là hết sức cần thiết, đây là tài liệu minh chứng trong quá trình tham gia REED+. Bài báo này trình bày kết quả sử dụng công nghệ thông tin địa lý trong việc xây dựng bản đồ trữ lƣợng các bon cây tầng cao tại xã Thanh Bình, huyện Chợ Mới, tỉnh Bắc Kạn. MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Mục tiêu - Xây dựng đƣợc bản đồ hiện trạng rừng xã Thanh Bình, huyện Chợ Mới, tỉnh Bắc Kạn từ ảnh Spot 5. - Xác định đƣợc lƣợng các bon hấp thụ tầng cây cao của các trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu, từ đó đƣa ra đƣợc bản đồ trữ lƣợng các bon cây tầng cao. Nội dung nghiên cứu - Giải đoán ảnh vệ tinh Spot 5 chụp tháng 11/2010 để xác định các trạng thái rừng, sử dụng đất và thành lập bản đồ hiện trạng rừng năm 2012 tại xã Thanh Bình bằng phần mềm Ecognition 8.0 - Điều tra xác định lƣợng các bon hấp thụ tầng cây cao của các trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu, đƣa ra bản đồ trữ lƣợng các bon cây tầng cao tại khu vực nghiên cứu. Vật liệu nghiên cứu Bản đồ hiện trạng rừng năm 2009 (VĐTQHR), bản đồ địa chính năm 2011 tỷ lệ 1/10000, bản đồ thiết kế trồng và chăm sóc rừng năm 2011. Ảnh vệ tinh Spot 5 với 4 kênh độ phân giải 10 m và 1 kênh tăng cƣờng ảnh độ phân giải 2.5m chụp tháng 11/2010, có chất lƣợng tốt và không có mây che. GPS 76Csx, máy tính, các phần mềm liên quan (Erdas Image 9.2, Ecognition 8.0, Mapsource 5.0, Arcgis 10.0). Biểu điều tra đo đếm tầng cây cao về D1.3 và Hvn. Phƣơng pháp nghiên cứu Phương pháp tiếp cận: để xây dựng đƣợc bản đồ trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon nhiều tác giả trên thế giới đã sử dụng nhiều phƣơng pháp khác nhau dựa trên ảnh vệ tinh có độ phân giải cao (Spot 5) cụ thể: phƣơng pháp địa thống kê đƣợc Tuominen et al., 2003, Wallerman, 2003, Meng et al., 2009 [1] sử dụng; phƣơng pháp phi tham số K-nearest neighbor đƣợc nghiên cứu và đề cập [9], [8]; phƣơng pháp pháp hồi quy tuyến tính và phi tuyến tính thể hiện quan giữa các nhân tố điều tra với giá trị ảnh (DN-Digital Number) [5]. Tất cả phƣơng pháp trên đều đã cho lại hiệu quả. Trong nghiên cứu này, đề tài thực hiện theo phƣơng pháp giải đoán ảnh vệ tinh xác định trạng thái rừng và trữ lƣợng rừng, từ đó xác định lƣợng các bon hấp thụ của các trạng thái rừng và đƣa ra bản đồ hấp thụ các bon tầng cây cao của rừng. Phương pháp kế thừa Thu thập các bản đồ liên quan phục vụ cho quá trình giải đoán ảnh vệ tinh, thu thập ảnh vệ tinh Spot 5. Giải đoán ảnh Giải đoán có các giai đoạn sau: - Giai đoạn 1: nhập dữ liệu ảnh từ thiết bị lƣu trữ - Giai đoạn 2: Tổ hợp màu, tăng cƣờng chất lƣợng ảnh, nắn chỉnh tọa độ - Giai đoạn 3: Cắt ảnh - Giai đoạn 4: Phân loại bằng phần mềm Ecognition. Điều tra 37 Ô tiêu chuẩn (OTC) để xác định các trạng thái rừng. - Giai đoạn 5: Kiểm tra chỉnh sửa sau phân loại để đánh giá độ chính xác của bản đồ hiện trạng rừng với 30 điểm kiểm tra. Trần Quốc Hƣng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 115(01): 47 - 52 49 Công việc kiểm tra ở thực địa đƣợc tiến hành theo các tuyến điển hình và kết hợp sử dụng máy định vị GPS76CSx đi theo tuyến. Xác định trữ lƣợng rừng và lƣợng hấp thụ các bon của các trạng thái rừng. Rừng tự nhiên Để tính trữ lƣợng cacbon của rừng tự nhiên, sử dụng phƣơng pháp của FAO áp dụng trong đánh giá tài nguyên rừng thế giới. Việc tính toán trữ lƣợng các bon của rừng thông qua các bƣớc sau: - Xác định trữ lượng gỗ trong ô tiêu chuẩn điều tra và trữ lượng gỗ của rừng: 3.1 2 1 ... 4 fihidiV n i OTC Trong đó: OTCV là thể tích gỗ của ô tiêu chuẩn điều tra tính bằng m3; di là đƣờng kính ngang ngực của cây i tính bằng m; hi là chiều cao vút ngọn của cây i tính bằng m; và 3.1fi là hình số cây i tại vị trí 1,3m; Từ đó trữ lƣợng của rừng tính bằng m3/ha đƣợc xác định theo công thức dƣới đây OTCVM *4 - Tính sinh khối rừng (tấn khô/ha): Sinh khối của rừng (tấn khô/ha) đƣợc xác định theo: B = AGB + BGB + DWB Trong đó: AGB là sinh khối trên mặt đất (Above Ground Biomass) và đƣợc xác định qua: AGB = Bs*BEF Với Bs là sinh khối thân (Biomass Stock) và BEF là hệ số chuyển đổi sinh khối (Biomass Expansion Factor). Bs và BEF đƣợc xác định nhƣ sau: Bs = M.d (tấn khô/ha). BEF = EXP[3,213-0,506*LN (Bs)] với Bs < 190 và BEF = 1,74 với Bs ≥ 190 (Theo Brown 1997). Trong đó: M là trữ lƣợng gỗ lâm phần tính bằng m3/ha; và d là tỷ trọng trung bình của gỗ (lấy là 0.55). BGB là sinh khối ở dƣới mặt đất (Below Ground Biomass) và đƣợc xác định theo công thức: BGB = 0.265*AGB (tấn khô/ha) DWB là sinh khối cây mục cây chết, xác định theo công thức: DWB = (AGB + BGB)*0.11 (tấn khô/ha) - Xác định trữ lượng cacbon của rừng: Trữ lƣợng cacbon của rừng đƣợc xác định bởi công thức dƣới đây: Mc = (CLB + CDWB)*3,67 (tấn CO2e/ha) Trong đó: CLB là các bon trong sinh khối cây sống và đƣợc xác định nhƣ sau: CLB = (AGB +BGB)*0,5*3,67 (tấn CO2e/ha) CDWB là cacbon trong cây mục, cây chết và đƣợc xác định nhƣ sau: CDWB = DWB*0,5*3,67 (tấn CO2e/ha) Đối với rừng trồng Khu vực nghiên cứu chỉ có rừng trồng Keo tai tƣợng, theo kết quả nghiên cứu [2] việc ƣớc tính trữ lƣợng tổng trữ lƣợng các bon của cây (TCS) tính bằng kg C/cây với DBH tính bằng cm của Keo tai tƣợng đƣợc xác định thông qua phƣơng trình: TCS = 0,0382*DBH 2,6149 với r = 0,95 Đưa ra bản đồ hấp thụ các bon Dựa trên kết quả xác định lớp hiện trạng rừng có trữ lƣợng và xác định trữ lƣợng rừng cho các trạng thái. Bản đồ trữ lƣợng các bon tầng cây cao đƣợc xây dựng. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng rừng năm 2012 Qua kết quả điều tra trên 37 OTC và 30 điểm kiểm tra đại diện cho các kiểu trạng thái rừng và kiểu sử dụng đất. Kết quả cho thấy khu vực nghiên cứu có tổng 13 trạng thái sử dụng đất khác nhau với tổng diện tích đất tự nhiên là 2800,73 ha với độ chính xác Overall accuracy = 84,5%. Kết quả diện tích cho từng trạng thái rừng và sử dụng đất đƣợc cho theo bảng sau: Trần Quốc Hƣng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 115(01): 47 - 52 50 Bảng 1. Dích các loại đất, loại rừng TT Loại đất, loại rừng DT (ha) 1 Rừng có trữ lƣợng 1860,6 1.1 RTB 219,24 1.2 NGNDAT 86,2 1.3 NGNDA 12,67 1.4 RPH 1023,16 1.5 RHG 165,03 1.6 RT 354,25 2 Loại khác 940,18 2.1 RT chƣa có trữ lƣợng 194,08 2.2 Rừng tre nứa 43,06 2.3 Đất trống 20,84 2.4 Đất khác 267,12 2.5 Đất nông nghiệp 322,79 2.6 Dân cƣ 67,75 2.7 Mặt nƣớc 24,54 TỔNG 2800,73 (RTB: Rừng trung bình; NGNDAT: Rừng nghèo trên núi đất; NGNDA: Rừng nghèo trên núi đá; RPH: Rừng phục hồi; RHG: Rừng hỗn giao; RT: Rừng trồng) Qua bảng trên cho thấy, tổng diện tích rừng có trữ lƣợng là 1860,6 ha và diện tích các loại rừng và đất khác là 940,18 ha. Trong đó diện tích có rừng trung bình là 219,24 ha, diện tích rừng rừng nghèo núi đất là 86,2 ha, diện tích rừng nghèo núi đá là 12,67 ha, diện tích rừng phục hồi có trữ lƣợng là 1023,16 ha, diện tích rừng hỗn giao là 165,03 ha, diện tích rừng trồng Keo có trữ lƣợng là 354,25 ha. Kết quả xác định trữ lƣợng rừng và các bon tầng cây cao đƣợc hấp thụ của các trạng thái rừng có trữ lƣợng Qua kết quả tính toán trữ lƣợng rừng và lƣợng các bon đƣợc hấp thụ ở tầng cây cao của các trạng thái rừng có trữ lƣợng tại khu vực nghiên cứu nhƣ sau: Rừng trung bình có trữ lƣợng rừng trung bình 130 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 527,8 tấn CO2e/ha, rừng nghèo núi đất có trữ lƣợng rừng trung bình là 73 m3/ ha và trữ lƣợng các bon là 396,9 tấn CO2e/ha, rừng nghèo núi đá có trữ lƣợng trung bình 61,3 m 3/ha và trữ lƣợng các bon là 364,1tấn CO2e/ha, rừng gỗ phục hồi có trữ lƣợng trung bình là 55,4 m 3/ha và trữ lƣợng các bon là 346,3 tấn CO2e/ha, rừng hỗn giao có trữ lƣợng trung bình 60,3 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 361,1 tấn CO2e/ha, rừng trồng Keo có trữ lƣợng có trữ lƣợng trung bình dao động từ 32.5 đến 128m3/ha theo tuổi rừng từ 2 đến 6 và trữ lƣợng các bon dao động từ 26,5 tấn CO2e/ha đến 199,8 tấn CO2e/ha. Dựa vào kết quả về diện tích các loại rừng có trữ lƣợng và kết quả tính về trữ lƣợng các bon đƣợc hấp thụ ở các trạng thái rừng theo bảng sau: Bảng 2. Lượng các bon tầng cây cao ở các trạng thái rừng có trữ lượng TT Loại rừng Diện tích (ha) Tấn CO2e /ha Tổng TấnCO2e Tổng 589999,9 1 RTB 219,24 527,8 115714,9 2 NGNDAT 86,20 396,9 34212,8 3 NGNDA 12,67 364,1 4613,1 4 RPH 1023,16 346,3 354320,3 5 RHG 165,03 361,1 59592,3 6 RT 354,25 21546.5 6.1 Keo tuổi 2 22,71 26,5 601,8 6.2 Keo tuổi 3 216,00 65 14040,0 6.3 Keo tuổi 4 6,01 108,2 650,3 6.4 Keo tuổi 5 14,74 164,6 2426,2 6.6 Keo tuổi 6 19,16 199.8 3828,2 Qua bảng trên cho thấy khu vực xã Thanh Bình có tổng dự trữ các bon là 589999,9 tấn CO2e. Trong đó: rừng trung bình hấp thụ 115714,9 tấn CO2e, rừng nghèo núi đất 34212,8 tấn CO2e, rừng nghèo núi đá hấp thụ 4613,1 tấn CO2e, rừng phục hồi hấp thụ 354320,3 tấn CO2e, rừng hỗn giao hấp thụ 59592,3 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 2 hấp thụ 601,8 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 3 hấp thụ 14040,0 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 4 hấp thụ 650,3 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 5 hấp thụ 2426,2 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 6 hấp thụ 3828,2 tấn CO2e. Từ đó bản đồ trữ lƣợng các bon cây tầng cao xã Thanh Bình, huyện Chợ Mới, tỉnh Bắc Cạn đƣợc thể hiện theo hình sau: Trần Quốc Hƣng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 115(01): 47 - 52 51 KẾT LUẬN Kết quả đề tài đã giải đoán ảnh vệ tinh để tạo bản đồ hiện trạng rừng, từ đó xác định trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon trung bình cho các trạng thái bằng phần mềm Ecogbition 8.0 và phần mềm Arcgis 10.0. Đây là phƣơng pháp có tính khả thi để thành lập bản đồ trữ lƣợng các bon của rừng nhằm cung cấp thông tin cho chƣơng trình chi trả dịch vụ môi trƣờng rừng. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Nguyễn Thị Thanh Hƣơng, 2009, Classification of natural broad – leaved evergreen forests based on multi – data for forest inventory in the central highlands of VietNam, docterate thesis, Freiburg im Breisgau, Germany. 2. Vũ Tấn Phƣơng, 2007, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu lƣợng giá kinh tế môi trƣờng và dịch vụ môi trƣờng của một số loại rừng chủ yếu ở Việt Nam, Viện khoa học lâm nghiệp Việt Nam. 3. Camille Bann and Bruce Aylward. 1994, The Economic Evaluation of Tropical Forest Land Use Options: A Review of Methodology and Applications, iied, UK, 157 pages. 4. EPA, 2010, Mapping the Environment. 5. Fransson J. E.S., Magnusson, M., Holmgren, J. 2004. Estimation of Forest Stem Volume uing optical SPOT-5 satellite and laser data in Combination. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing: 2318-2322. 6. Kyoto protocol to the Framework Convention on Climate Change (FCCC). 1997. 7. Natasha Landell-Mills và Ina T. Porras. 2002, Silver bullets or fools’ gold: A global review of markets for forest environmental services and their impacts on the poor, International Institute for Environment and Development (iied), Russell Press, Nottingham, UK. 8. Thessler, S., Sesnie, S., Bendaña, Z.S.R., Ruokolainen, K., Tomppo, E., and Finegan, B. 2008, Using k-nn and discriminant analyses to classify rain forest types in a Landsat TM image over northern Costa Rica. Remote Sensing of Environment, 112: 2485–2494 9. Tokola, T., Pitkanen, J., Partinen, S. and Muinonen, E. 1996. Point accuracy of a non- parametric method in estimation of forest characteristics with different satellite materials. International Journal of Remote Sensing, 17(12): 2333:2351. 10. Su-Fen Wang, Chi-Chuan Cheng, Yeong – Kuan Chen, 2004, Forest cover type classification using Spot 4 and Spot 5 Images Trần Quốc Hƣng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 115(01): 47 - 52 52 SUMMARY DATABASE BUILDING FOR FOREST ENVIRONMENTAL SERVICES BY CARBON STOCK MAP OF TREE ON DIFFERENT FOREST STATE AT THANH BINH COMMUNE CHO MOI DISTRICT - BAC KAN PROVINCE Tran Quoc Hung*, Nguyen Dang Cuong College of Agriculture and Forestry - TNU To determine the ability of carbon stock to pay Forest environmental services, especially in different forest states carbon accumulates mainly in stand tree, so the Thanh Binh commune, Cho Moi district, Bac Kan province was selected for research, where the total forest area of 2215.75 ha. To build the map of forest biomass and carbon stocks, the research based on the analysis of satellite image building map of forest states , thereby determining forest volume and average carbon stock for each forest states by software Ecogbition 8.0 and ArcGIS 10.0. Results showed that Thanh Binh has 13 state forest and different land use, total forest area with volume is 1860.6 ha. 37 plots and 30 points test the accuracy of the map with Overall accuracy = 84.5 % were established for research. The results have showed that, the average Forest has volume 130 m 3 /ha and carbon stocks is 527.8 tons CO2e/ha, poor forest on the hill is 73 m 3 /ha and carbon stocks is 396.9 tons CO2e/ha, 61.3 m 3 /ha is volume of limestone forest and carbon stock is 364.1 tons of CO2e/ha, restorationed forest is 55.4 m3/ha volume and carbon stocks is 346.3 tonnes CO2e / ha, mixed forest has 60.3 m3/ha volume and carbon stocks is 361.1 tons CO2e/ha, Acacia forest has volume from 32.5 to 128m3/ha between ages of 2 to 6 years and carbon stocks ranged from 26.5 tons to 199.8 tons CO2e/ha. Based on these results maps of carbon stocks are completed. The method is feasible approach to the mapping of carbon stocks in order to provide information for forest environmental services program payments. Keywords: Forest state, forest volume, Thanh Binh, remote sensing, Analysis image 5 Spot, maps of carbon stocks Ngày nhận bài:26/12/2013; Ngày phản biện:13/01/2014; Ngày duyệt đăng: 07/02/2014 Phản biện khoa học: PGS.TS Đàm Xuân Vận – Trường Đại học Nông Lâm - ĐHTN * Tel: 0912 450173, Email: hunglanduong@yahoo.com

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfbrief_42014_45861_46201481637_452_2048607.pdf
Tài liệu liên quan