Ứng dụng biểu đồ hộp (boxplot) vào trường hợp phân cấp chất lượng cây rừng ~ Thang Le Blog

Ở

những bài trước mình có tập tành vẽ biểu đồ hộp với các packages như: ggplot2, ggthemes... cũng như giới thiệu một chút về những thông tin cơ bản mà biểu đồ hộp cung cấp như: trung vị, bách phân vị thứ 75, bách phân vị thứ 25... Trong phạm vi bài này, mình sẽ ứng dụng biểu đồ hộp và các chỉ số thống kê mà biểu đồ hộp cung cấp vào trường hợp cụ thể. Trong điều tra rừng, hay phân chia cấp sinh trưởng cây rừng nhiều khi chúng ta phân cấp chất lượng (tốt, trung bình, xấu) dựa trên cảm quan của mỗi cá nhân. Mình không dám nói các phương pháp như vậy là chưa chuẩn hay sai, cũng không có ý gì phản pháo về nó. Mục tiêu của bài viết, đó là ứng dụng có cơ sở từ các chỉ số thông kê mà biểu đồ hộp (boxplot) cung cấp, để phân chia cấp chất lượng, cấp sinh trưởng các đối tượng điều tra (cây rừng). Có thể còn nhiều thiếu sót, nhưng rất mong được quí bạn đọc quan tâm, trao đổi và có cách khắc phục cho những thiếu sót đó, trên tinh thần xây dựng, hướng đến cái chung “Ứng dụng R trong nghiên cứu lâm nghiệp” được phổ cập hơn.

Thực tế, trong điều tra nhiều trường hợp phân cấp chất lượng sinh trưởng cây rừng (cây trong giai đoạn vườn ươm, cây rừng trồng, cây rừng tự nhiên, cây tái sinh...), dựa trên yếu tố chủ quan của người điều tra mà cho là tốt, trung bình hay xấu. Thực ra, cũng có tiêu chí cho cây rừng như thế nào là tốt, thế nào là xấu... dựa trên các đặc điểm hình thái thân, tán, cụt ngọn hay không, sâu bệnh nhiều hay ít, cảm quan về sinh trưởng... Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể kiểm chứng bằng cách ứng dụng các chỉ số thống kê mà biểu đồ hộp cung cấp vào việc ta đã phân chia chất lượng sinh trưởng, hoặc phân chia cấp sinh trưởng, năng suất cây trồng rừng. Để có cơ sở cho những gì vừa nói bên trên, chúng ta cùng bắt đầu và kiểm chứng với các ví dụ cụ thể dưới đây.

# Phân cấp chất lượng cây trồng rừng

> kll1.2s=ggplot(data=kllBTB1.2n, aes(kllBTB1.2n$Local, y=stump_diameter))+ geom_boxplot(aes(fill=Local), outlier.colour="red", outlier.size=3)+ theme_bw()+ theme_classic()+ xlab("Local")+ylab("stump diameter, cm")+ geom_rangeframe()+ theme_tufte()+ scale_y_continuous(breaks=extended_range_breaks()(kllBTB1.2n$stump_diameter))+ theme(legend.position="top")+ ggtitle("Acacia crassicarpa 1.2 years old in coastal sandy soil of north central provinces")

Biểu đồ hộp trên biểu thị chỉ tiêu sinh trưởng đường kính gốc cây keo lá liềm 1,2 tuổi được trồng trên đất cát vùng ven biển 3 huyện: Cẩm Dương (Hà Tĩnh), Lệ Thủy (Quảng Bình) và Triệu Phong (Quảng Trị). Biểu đồ trên chỉ cho cái nhìn tổng quan về các chỉ số thống kê như trung vị (thể hiện bằng thanh ngang màu đậm ở mỗi hộp - nằm ở khoảng giữa), bách phân vị thứ 75 (thanh ngang màu nhạt nằm về phía trên của thanh trung vị), bách phân vị thứ 25 (thanh ngang màu nhạt nằm về phía dưới của thanh trung vị), outlier (các chấm màu đỏ)... Tuy nhiên, để biết các con số cụ thể chúng ta dùng lệnh summary (x) trong R sẽ trả lời cho ta, cụ thể như sau:

# phân tích cho từng địa phương

> summary(TrieuPhong)

Local Age CTTN stump_diameter

Cam_Duong : 0 Min. :1.2 CT 1: 47 Min. :0.320

Le_Thuy : 0 1st Qu.:1.2 CT 2: 71 1st Qu.:1.970

Trieu_Phong:247 Median :1.2 CT 3:110 Median :2.390

Mean :1.2 DC : 19 Mean :2.515

3rd Qu.:1.2 DC : 0 3rd Qu.:2.860

Max. :1.2 Max. :6.050

tree_height canopy_diameter main_trunk bough_50_cm

Min. :0.3500 Min. :0.380 Min. :1.000 Min. :0.000

1st Qu.:0.6500 1st Qu.:0.800 1st Qu.:2.000 1st Qu.:1.000

Median :0.8000 Median :1.000 Median :3.000 Median :2.000

Mean :0.8624 Mean :1.038 Mean :3.235 Mean :2.077

3rd Qu.:1.0500 3rd Qu.:1.230 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000

Max. :2.0000 Max. :3.550 Max. :8.000 Max. :5.000

phan_than song_chet stump_diameter_growth tree_height_growth

Min. :0.0000 Min. :1 Min. :0.270 Min. :0.2900

1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1 1st Qu.:1.640 1st Qu.:0.5400

Median :0.0000 Median :1 Median :1.990 Median :0.6700

Mean :0.1336 Mean :1 Mean :2.096 Mean :0.7193

3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:1 3rd Qu.:2.390 3rd Qu.:0.8800

Max. :1.0000 Max. :1 Max. :5.040 Max. :1.6700

canopy_diameter_growth litter_fall

Min. :0.3100 Min. :0.0000

1st Qu.:0.6700 1st Qu.:0.0900

Median :0.8300 Median :0.1100

Mean :0.8648 Mean :0.1185

3rd Qu.:1.0200 3rd Qu.:0.1400

Max. :2.9600 Max. :0.3100

> summary(CamDuong)

Local Age CTTN stump_diameter

Cam_Duong :152 Min. :1 CT 1:24 Min. :1.430

Le_Thuy : 0 1st Qu.:1 CT 2:41 1st Qu.:2.465

Trieu_Phong: 0 Median :1 CT 3:50 Median :2.860

Mean :1 DC :37 Mean :3.031

3rd Qu.:1 DC : 0 3rd Qu.:3.447

Max. :1 Max. :6.050

tree_height canopy_diameter main_trunk bough_50_cm

Min. :0.4000 Min. :0.640 Min. :1.000 Min. :0.000

1st Qu.:0.7150 1st Qu.:1.018 1st Qu.:3.000 1st Qu.:1.000

Median :0.8700 Median :1.280 Median :4.000 Median :1.000

Mean :0.8946 Mean :1.254 Mean :3.954 Mean :1.164

3rd Qu.:1.0325 3rd Qu.:1.492 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:1.000

Max. :1.7300 Max. :1.870 Max. :8.000 Max. :3.000

phan_than song_chet stump_diameter_growth tree_height_growth

Min. :0 Min. :1 Min. :1.430 Min. :0.4000

1st Qu.:0 1st Qu.:1 1st Qu.:2.465 1st Qu.:0.7150

Median :0 Median :1 Median :2.860 Median :0.8700

Mean :0 Mean :1 Mean :3.031 Mean :0.8946

3rd Qu.:0 3rd Qu.:1 3rd Qu.:3.447 3rd Qu.:1.0325

Max. :0 Max. :1 Max. :6.050 Max. :1.7300

canopy_diameter_growth litter_fall

Min. :0.640 Min. :0.0600

1st Qu.:1.018 1st Qu.:0.1175

Median :1.280 Median :0.1400

Mean :1.254 Mean :0.1458

3rd Qu.:1.492 3rd Qu.:0.1700

Max. :1.870 Max. :0.3100

> summary(LeThuy)

Local Age CTTN stump_diameter

Cam_Duong : 0 Min. :1.3 CT 1: 34 Min. :1.370

Le_Thuy :243 1st Qu.:1.3 CT 2: 74 1st Qu.:2.215

Trieu_Phong: 0 Median :1.3 CT 3:101 Median :2.550

Mean :1.3 DC : 34 Mean :2.643

3rd Qu.:1.3 DC : 0 3rd Qu.:2.990

Max. :1.3 Max. :5.430

NA's :16

tree_height canopy_diameter main_trunk bough_50_cm

Min. :0.4300 Min. :0.450 Min. :1.000 Min. :0.000

1st Qu.:0.7900 1st Qu.:0.925 1st Qu.:2.000 1st Qu.:1.000

Median :0.9400 Median :1.100 Median :2.000 Median :2.000

Mean :0.9486 Mean :1.100 Mean :2.551 Mean :1.903

3rd Qu.:1.1200 3rd Qu.:1.300 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:2.000

Max. :1.9200 Max. :2.030 Max. :6.000 Max. :6.000

NA's :16 NA's :16 NA's :16 NA's :16

phan_than song_chet stump_diameter_growth

Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :1.050

1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1.0000 1st Qu.:1.700

Median :0.0000 Median :1.0000 Median :1.960

Mean :0.2555 Mean :0.9342 Mean :2.033

3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:2.300

Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :4.170

NA's :16 NA's :16

tree_height_growth canopy_diameter_growth litter_fall

Min. :0.3300 Min. :0.3500 Min. :0.0600

1st Qu.:0.6100 1st Qu.:0.7150 1st Qu.:0.1000

Median :0.7200 Median :0.8500 Median :0.1200

Mean :0.7301 Mean :0.8449 Mean :0.1254

3rd Qu.:0.8600 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.1400

Max. :1.4800 Max. :1.5600 Max. :0.2700

Kết quả trên ta chỉ quan tâm đến chỉ tiêu stump_diameter ở cả 3 địa phương. Cụ thể:

- Min. (giá trị nhỏ nhất);

- 1st Qu. (chính là bách phân vị 25);

- Median (trung vị);

- Mean (trị số trung bình);

- 3rd Qu. (bách phân vị 75);

- Max (giá trị lớn nhất).

Trong phạm vi bài này ta chỉ quan tâm đến 3 chỉ số (1st Qu. - bách phân vị 25, Median - trung vị, và 3rd Qu. - bách phân vị 75). Kết quả này ở Triệu Phong lần lượt là: 1,970 cm : 2,390 cm : 2,860 cm. Nghĩa là, có 25% đối tượng cây keo lá liềm điều tra tại Triệu Phong có sinh trưởng đường kính gốc đạt giá trị 1,97 cm hoặc thấp hơn; có 50% đối tượng có sinh trưởng đường kính gốc đạt 2,39 cm hoặc thấp hơn và 50% đối tượng có sinh trưởng trên 2,39 cm, và có 75% đối tượng điều tra có sinh trưởng đường kính gốc đạt 2,86 cm hoặc thấp hơn. Đó là những thông tin hữu ích trong việc phân tích các chỉ số thông kê cho đối tượng điều tra. Tương tự cho các địa điểm Lệ Thủy và Cẩm Dương.

Quay lại mục tiêu của bài viết - tức là phân cấp chất lượng sinh trưởng của đối tượng cây keo lá liềm điều tra dựa trên kết quả phân tích biểu đồ hộp. Nói cách khác, đối với những cây keo lá liềm có chỉ tiêu sinh trưởng đường kính gốc đạt giá trị bằng 1,97 cm hoặc thấp hơn ta xếp chúng vào nhóm cây sinh trưởng xấu (X), những cây có chỉ tiêu sinh trưởng đường kính gốc đạt 2,39 cm hoặc thấp hơn (nhưng lớn hơn 1,97 cm), xếp vào nhóm cây sinh trưởng trung bình (TB) và những cây có chỉ tiêu sinh trưởng đường kính gốc đạt 2,86 cm hoặc thấp hơn (nhưng lớn hơn 2,39 cm). Tương tự cho các chỉ tiêu sinh trưởng khác như: chiều cao cây, đường kính tán, số cành dài trên 50 cm, lượng vật rơi rụng...

Từ kết quả trên tiến hành mã hóa số liệu. Để phân loại 3 nhóm chỉ tiêu chất lượng: tốt, trung bình và xấu, chúng ta có thể dùng mã số 1, 2 và 3.

# biến đổi chỉ tiêu đường kính gốc thành chỉ tiêu chất lượng

> chatluongsinhtruong=stump_diameter

> chatluongsinhtruong[stump_diameter <= 1.97] <-1

> chatluongsinhtruong[stump_diameter > 1.97 & stump_diameter <=2.39] <-2

> chatluongsinhtruong[stump_diameter > 2.39]<-3

# tạo thành một data.frame

> datanew=data.frame(stump_diameter, chatluongsinhtruong)

# kiểm tra xem có hiệu quả hay không

> datanew

stump_diameter chatluongsinhtruong

1 3.02 3

2 3.25 3

3 3.98 3

4 2.71 3

5 2.71 3

6 2.99 3

7 0.32 1

8 4.30 3

9 4.62 3

10 4.01 3

11 3.57 3

12 3.25 3

13 4.04 3

14 2.39 2

15 2.23 2

16 1.62 1

17 1.27 1

18 1.27 1

19 1.75 1

20 2.32 2

21 2.55 3

22 1.69 1

23 2.36 2

24 2.39 2

25 3.82 3

26 3.28 3

27 3.98 3

28 2.48 3

Như vậy, dựa trên cơ sở các chỉ số thống kê mà biểu đồ hộp cung cấp (trung vị, bách phân vị thứ 25, bách phân vị thứ 75) để phân cấp sinh trưởng cây trồng rừng. Bạn có thể kiểm tra cách phân cấp sinh trưởng trên so với cách thông thường xem có sự khác biệt như thế nào.

# Phân chia cấp sinh trưởng, năng suất, cấp lập địa sinh trưởng cây trồng rừng

Tương tự như trên, chúng ta có thể phân cấp năng suất sinh trưởng cây trồng rừng hoặc phân chia cấp lập địa sinh trưởng cho một loài cây trồng rừng nghiên cứu.

Trên đây là cách mình thử áp dụng trong phân cấp sinh trưởng cây trồng rừng điều tra, cũng như phân cấp năng suất, cấp lập địa sinh trưởng... nên chắc sẽ có nhiều ý kiến trái chiều về vấn đề này. Rất mong quí bạn đọc quan tâm cùng trao đổi, cho ý kiến để có cách giải quyết hữu hiệu hơn. Trân trọng.