Bảo vệ rừng tổng hợp - Xây dựng chiến lược điều tra, giám sát, dự báo sâu bệnh hạ

Nội dung text: Bảo vệ rừng tổng hợp - Xây dựng chiến lược điều tra, giám sát, dự báo sâu bệnh hạ

1. 07-Feb-15 BẢO VỆ RỪNG TỔNG HỢP 1. Khái niệm cơ bản của bảo vệ rừng tổng hợp. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT, DỰ BÁO SÂU BỆNH 2. Xác định vấn đề bảo vệ rừng; TỔNG QUAN VỀ ĐT, GS, DB 3. Lịch sử quản lý dịch hại; 4. Xây dựng chiến lược điều tra, giám sát, dự báo MẪU ĐIỀU TRA 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 GS. TS. Nguyễn Thế Nhã, Khoa QLTNR&MT 0912.202.305 nhanguyenthe@gmail.com sinh học, kỹ thuật canh tác, vật lý, kiểm dịch; VP: Phòng 112, nhà A1; P103, K20 9. Tổ chức quản lý lửa rừng Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam 10. Xây dựng phương án (chương trình) Bảo vệ rừng TH 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.1. MỞ ĐẦU 4.1. MỞ ĐẦU  Giám sát sâu bệnh hại (SB) là cần thiết:  KT rút mẫu điều tra là vấn đề chính . Phân bố địa lý . Xác định biến động quần thể (BĐ mật độ), . Hiệu quả phòng trừ . Lịch sử phát triển loài, . Chỉ số cho dự tính dự báo (DTDB) . Ảnh hưởng của khí hậu/thời tiết . . Ngăn chặn dịch hại  Điều tra xác định tình trạng của SB  Một bộ phận quan trọng của QLSB  Cơ sở đưa ra quyết định quản lý.  Dự tính dự báo  NC xác định KT điều tra thích hợp  Dự báo đơn giản: Khi nào cần phun thuốc  Xác định rõ mục tiêu ĐT GS DTDB  Dự báo tổng quát: Đặc điểm quần thể SB 1
2. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.1. Một số khái niệm 4.2.1. Một số khái niệm  Quần thể (Population): tổng thể N  Mẫu (sample) : Một phần hoặc tập hợp nhỏ cá . Một tập hợp các đối tượng khảo sát (người, thể của quần thể mục tiêu được chọn đại diện cho cá thể, nhân vật, sinh vật, ) và chứa các đặc quần thể để khảo sát nghiên cứu. tính cần nghiên cứu hay khảo sát:  Mẫu không xác suất (non-probability sample): . Đặc điểm: tổng số cá thể, mật độ, tỷ lệ giới Chọn mẫu không có xác suất đồng đều = các cá tính, chỉ số sinh sản, tỷ lệ chết, cấu trúc thể không có cơ hội được chọn như nhau.  Quần thể mục tiêu (Target Population): Mang  Mẫu xác suất (probability sample): Chọn mẫu đặc tính nào đó và được đánh giá qua mẫu; trong đó mỗi cá thể có một xác suất đặc trưng và hoặc mang các đặc tính cần nghiên cứu và đại thường bằng nhau. Rút mẫu ngẫu nhiên mỗi diện cho toàn quần thể. cá thể có cơ hội được chọn như nhau. 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.2. Phương pháp lấy mẫu/rút mẫu 4.2.2. Phương pháp lấy mẫu/rút mẫu 4.2.2.1. Chọn mẫu không có xác suất 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)  Rút mẫu không có xác suất rất ít sử dụng  Chọn mẫu hệ thống (systematic samples) . Chọn cây dọc hai bên đường đi . Chỉ chọn những cây to cao hoặc ngược lại  Chọn mẫu phân lớp (stratified samples) . Chọn 100 con đầu tiên bay vào đèn .  Chọn mẫu chỉ tiêu (quota sampling)  Chọn mẫu không gian (spatial sampling) 2
3. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)  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. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu hệ thống (systematic samples)  Mẫu hệ thống (systematic samples) 3
4. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu hệ thống (systematic samples)  Mẫu hệ thống (systematic samples) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu hệ thống (systematic samples)  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: L N  Ni i 1 . 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
5. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP  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 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. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu PHÂN LỚP HỆ THỐNG TIẾP  Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP PHÂN LỚP NGẪU NHIÊN     Cấp tuổi 1     Cấp tuổi 2 Cấp tuổi 3     Cấp tuổi 3         5
6. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) MẪU HỆ THỐNG HAY MẪU PHÂN LỚP?  Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP PHÂN LỚP NGẪU NHIÊN 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Mục đích: giảm chi phí mà vẫn đảm bảo độ  Quản lý sâu bệnh là quá trình quyết định/lựa tin cậy, sự chính xác cần thiết. chọn 1 hay nhiều biện pháp tác động.  Xác định hiệu quả của biện pháp (ví dụ sau khi  Dựa theo chỉ tiêu thống kê hoặc theo tỷ lệ ấn xử lý thuốc BVTV, so sánh giữa xử lý và không định (ví dụ 10%). xử lý).  Xác định cỡ mẫu tối thiểu mà vẫn đảm bảo  So sánh giữa hai biện pháp (ví dụ giữa loại chính xác. thuốc này với loại thuốc khác .)  Cỡ mẫu phụ thuộc vào độ chính xác, chi  Trọng tâm của công tác điều tra sâu bệnh là phí, biến động của mẫu, của quần thể phương pháp chọn mẫu, xác định cỡ mẫu. 6
7. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CỠ MẪU 4.2. MẪU ĐIỀU TRA • Kích thước tổng thể (quần thể) 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu • Nguồn lực – đối tượng, tài chính, nhân lực  Cỡ mẫu tối thiểu phụ thuộc vào 3 yếu tố:. • PP rút mẫu – ngẫu nhiên, phân lớp  Sai sót chấp nhận (loại 1, loại 2)? • Độ khác biệt cần tìm ra. Độ ảnh hưởng • Biến động (S.D.) – có được từ nghiên cứu  Hệ số ảnh hưởng ES= Độ ảnh hưởng trước đây, lịch sử  Mức khác biệt/mức ảnh hưởng (Mức • Độ chính xác (hay các loại sai lầm) chính xác yêu cầu ) - Sai lầm loại I (alpha) p 0.8 (80%) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Hệ số ảnh hưởng (effect size ES) = chỉ số về  Thông tin liên quan đến quyết định QLSB thường độ ảnh hưởng của 1 tác động (b. pháp quản lý). là những thông số định lượng như MẬT ĐỘ, TỶ Hệ số ảnh hưởng ES = độ khác biệt chuẩn LỆ NHIỄM SB, HIỆU QUẢ QL (standardized difference – Degree of difference).  Dự đoán (giả thiết) mật độ là 20 sâu non/cây, tỷ lệ   cây có bệnh phấn trắng là 40%, thuốc trừ bệnh x X là số trung bình của nhóm tác động X1 X 0 1 có tác dụng hạn chế sự lây lan của nấm bệnh. ES X2 là số trung bình của nhóm đối chứng S là độ lệch chuẩn nhóm đối chứng s0 0  Giả thiết chính (hiện tượng tồn tại, kí hiệu H1) • ES = 0,2: ảnh hưởng thấp  Giả thiết đảo (hiện tượng không tồn tại, H0) • ES = 0,5: ảnh hưởng trung bình  Kiểm tra giả thiết • ES > 0,8: ảnh hưởng cao 7
8. 07-Feb-15 Đúng ( ) Loại sai lầm trong 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO Sai lầm (X) kiểm định giả thiết khoa học 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu GiẢ THIẾT H a Kết quả xét Giả thiết về Bệnh cây ĐÚNG (H1), CÓ sự khác biệt SAI (H0) KHÔNG khác biệt KẾT QUẢ kiểm định nghiệm Có bệnh Không có bệnh X Dương tính thật Sai lầm loại I hoặc Dương tính giả Có ý nghĩa thống kê +be (dương tính) Dương tính thật Sai lầm Alpha SLL1/anpha (H1) (p 0,05) Sai lầm Beta (1-Alpha) 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO Trường hợp chuẩn 4.2. MẪU ĐIỀU TRA Phân phối mẫu khi 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu Phân phối P(T) H đúng mẫu khi H0 1  Sai sót loại I (α): Cho rằng 2 nhóm khác biệt đúng alpha 0.05 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 POWER = 1 -  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  T nhà nghiên cứu mong muốn có 80% cơ hội tránh Effect Size (NCP) được một kết luận âm tính giả. Độ ảnh hưởng 8
9. 07-Feb-15 Ảnh hưởng của chỉ số alpha nhỏ hơn Ảnh hưởng của chỉ số alpha lớn hơn Phân phối Phân phối mẫu khi Phân phối Phân phối mẫu khi P(T) H đúng P(T) H đúng mẫu khi H0 1 mẫu khi H0 1 đúng alpha 0.1 đúng alpha 0.01 POWER = 1 -   POWER = 1 -   T  T Tăng cỡ mẫu Tăng độ ảnh hưởng Phân phối Phân phối mẫu khi Phân phối mẫu khi P(T) H đúng Phân phối mẫu khi H0 1 P(T) H1 đúng đúng alpha 0.05 mẫu khi H0 đúng alpha 0.05 POWER = 1 -  POWER = 1 -   T  T Effect Size (NCP) Hệ số ảnh hưởng/Độ ảnh hưởng↑ 9
10. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Dựa vào giá trị mẫu (X) suy ra giá trị tổng thể µ.  Cỡ mẫu lớn (>30) phân phối chuẩn.  Một quần thể cần khảo sát giá trị x  Phép ước lượng X (Mật độ) có độ chính xác (mật độ), lấy ngẫu nhiên n mẫu để hay mức độ tin cậy khác nhau xác định x, ta có:  Confidence Interval (CI): khoảng tin cậy  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. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu Dựa vào giá trị mẫu (X) suy ra giá trị tổng thể µ.  95% CI nghĩa là có 95% (phần diện tích màu xanh) có giá trị µ = 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  99% CI nghĩa là có 99% µ = 10
11. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình Thí dụ: Cần xác định mật độ của sâu hại. P: Sai số biên Nghiên cứu trước đây mật độ sâu có độ lệch ZCI: Giá trị ngưỡng σ: độ lệch chuẩn chuẩn quần thể σ là 1,5 sâu non/cây. Bao nhiêu quần thể mẫu cây sẽ được lấy để xác định mật độ chính n: Cỡ mẫu xác mà 95% mẫu có có sai số không vượt quá 0,5 sâu non? TỪ ĐÓ CỠ MẪU SẼ LÀ: Áp dụng công thức tính cỡ mẫu: 1,962.1,52 n 34,57 35cây 0,52 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình . Thường dùng để xác định chỉ số hình thái . Công thức tính cỡ mẫu: như chiều cao/đường kính cây có sâu/bệnh, kích thước nhộng/trưởng thành 2 2 Chỉ số tế bào/bào tử vật gây bệnh (Z Z ) . . n p2 . Ví dụ: Tính cỡ mẫu để ước tính chiều dài nhộng cái với sai số trong vòng 1mm, biết rằng 0,05 thì Z 1,96 độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây  0,20thì Z 1,04 là 4,6mm  Đôlêch chuân p Sai sômong muôn 11
12. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ . Ví dụ: Tính cỡ mẫu để ước tính chiều dài  Tính tỉ lệ cây có sâu hoặc cây có bệnh. nhộng cái với sai số trong vòng 1mm, biết rằng  Ví dụ P% = 30±2%. 2% sai số m độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây  Ta có m = 1,96 x SE ; SE (standard error): là 4,6mm. sai số chuẩn .  Trong phân phối nhị phân ta có: 2 2 (Z Z ) . n 2 p(1 p) d SE (1,96 1,04)2.4,62 n 190nhông cái 12 p là tỉ lệ cây có sâu/bệnh và n là cỡ mẫu 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ  Trong phân phối nhị phân ta có:  Điều tra cho thấy P% = 20 ± 2% cây có sâu. Hỏi cỡ mẫu cây điều tra là bao nhiêu để có thể p(1 p) công bố tỷ lệ cây có sâu này? SE n  P = 20% = 0,2; M = 2% = 0,02  Công thức tính cỡ mẫu là: 2 1,96  Thay vào công thức tính cỡ mẫu : n . p(1 p) 2 m 1,96 n .0,2(1 0,2) 1536cây 0,02 12
13. 07-Feb-15 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho 2 nhóm đối tượng 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho 2 nhóm đối tượng  So sánh 2 chỉ số trung bình.  Ví dụ Nếu mức chênh lệch mật độ/bào tử  Ví dụ so sánh mật độ sâu/bào tử ở ô có phun mong nuốn là 20, độ lệch chuẩn trong các thuốc với mật độ ở ô đối chứng. nghiên cứu trước đây xác định là 30 2 (Z Z ).  Áp dụng công thức trên :  Công thức : n 2. p 2 (1,96 1,28).30 n 2. 47,23 50 0,05 thì Z 1,96 20  0,10thì Z 1,28   Đôlêch chuân  Mỗi nhóm cần khoảng 50 mẫu p Sai sômong muôn 13