បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការប៉ាន់ប្រមាណម៉ាស់ជីវសាស្ត្រព្រៃឈើ ដើម្បីស្វែងយល់ពីផលប៉ះពាល់នៃការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើនិងការរេចរឹលព្រៃឈើទៅលើការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ។ គោលបំណងចម្បងគឺប៉ាន់ស្មាន និងធ្វើផែនទីសន្និធិកាបូននៅក្នុងតំបន់ព្រៃអភិរក្ស Bosomkese ក្នុងប្រទេសហ្គាណា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់ការរួមបញ្ចូលគ្នានូវទិន្នន័យរូបភាពពីផ្កាយរណប កម្មវិធីប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) និងការចុះវាស់វែងផ្ទាល់នៅទីវាល។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Field Inventory + Allometric Equations ការចុះបញ្ជីសារពើភណ្ឌព្រៃឈើ និងការប្រើប្រាស់សមីការអាឡូម៉ែត |
ផ្តល់នូវទិន្នន័យជាក់ស្តែង (Ground Truth) ដែលមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់សម្រាប់ប្រភេទដើមឈើក្នុងតំបន់ និងអនុញ្ញាតឱ្យមានការគណនាម៉ាស់ជីវសាស្ត្រតាមកម្រិតនីមួយៗបានលម្អិត។ | ទាមទារពេលវេលាយូរ កម្លាំងពលកម្មច្រើន ហើយទិន្នន័យត្រូវពឹងផ្អែកលើការប៉ាន់ស្មាន (Interpolation) សម្រាប់តំបន់ដែលមិនបានចុះវាស់វែងផ្ទាល់។ | កំណត់បាននូវម៉ាស់ជីវសាស្ត្រពីលើដី (AGB) ចំនួន ៣,០៣៣.៦៩ តោន/ហិកតា ក្រោមដី (BGC) ៥៧២.៥៣ តោន/ហិកតា និងឈើងាប់ (DWC) ២៣៧.០៩ តោន/ហិកតា។ |
| Remote Sensing + GIS (Ordinary Kriging) តេឡេដេតេកស្យុង និងប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់សម្រាប់ការគូសផែនទីលើផ្ទៃដីធំទូលាយ និងអាចបង្ហាញពីការបែងចែកសន្និធិកាបូនតាមប្រភេទគម្របដីបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ | ភាពត្រឹមត្រូវនៃចំណាត់ថ្នាក់រូបភាពអាស្រ័យខ្លាំងលើទិន្នន័យយោងពីទីវាល (កម្រិតភាពត្រឹមត្រូវក្នុងគម្រោងនេះគឺ ៧៦%) និងអាចរងផលប៉ះពាល់ដោយគុណភាពរូបភាពផ្កាយរណប។ | ប៉ាន់ប្រមាណសន្និធិកាបូនសរុបចន្លោះពី ២.២៣លាន ទៅ ២.៨៦លានតោន លើផ្ទៃដី ១៣,៨៤១ ហិកតា។ |
| Lidar Assessment (Proposed Future Method) ការវាយតម្លៃដោយប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា Lidar (វិធីសាស្ត្រស្នើឡើង) |
មានសក្តានុពលដ៏ធំធេងសម្រាប់ការតាមដានម៉ាស់ជីវសាស្ត្រព្រៃឈើ ដោយអាចប្រមូលទិន្នន័យរចនាសម្ព័ន្ធព្រៃឈើ និងគម្របព្រៃជាទម្រង់ 3D យ៉ាងសុក្រឹត។ | ទោះបីមិនបានបញ្ជាក់ពីគុណវិបត្តិក្នុងឯកសារ ប៉ុន្តែជាទូទៅវាមានតម្លៃថ្លៃ និងទាមទារជំនាញខ្ពស់ក្នុងការវិភាគទិន្នន័យស្មុគស្មាញ។ | មិនទាន់មានលទ្ធផលជាក់ស្តែងក្នុងឯកសារនេះទេ ប៉ុន្តែត្រូវបានអ្នកស្រាវជ្រាវណែនាំយ៉ាងទទូចសម្រាប់ការសិក្សានៅថ្ងៃអនាគត។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារឱ្យមានការប្រើប្រាស់រួមគ្នានូវទិន្នន័យរូបភាពផ្កាយរណប កម្មវិធីកុំព្យូទ័រឯកទេស និងឧបករណ៍វាស់វែងផ្ទាល់នៅទីវាល។
ការសិក្សានេះធ្វើឡើងនៅតំបន់ព្រៃអភិរក្ស Bosomkese ក្នុងប្រទេសហ្គាណា (តំបន់អេកូឡូស៊ីពាក់កណ្តាលស្លឹកជ្រុះ) ដោយប្រើប្រាស់សមីការអាឡូម៉ែតក្នុងស្រុករបស់ FORIG (២០១២)។ នេះជាចំណុចសំខាន់ណាស់សម្រាប់កម្ពុជា ពីព្រោះកម្ពុជាមានប្រភេទព្រៃឈើ និងលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុខុសប្លែកពីនេះ ដូច្នេះការយកវិធីសាស្ត្រនេះមកប្រើ ទាមទារឱ្យមានការប្រើប្រាស់សមីការអាឡូម៉ែតផ្ទាល់របស់កម្ពុជា (Cambodian-specific allometric equations)។
វិធីសាស្ត្ររួមបញ្ចូលគ្នារវាង Remote Sensing និងការវាស់វែងផ្ទាល់នេះ គឺពិតជាអាចអនុវត្តបាន និងមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការចេះប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសប៉ាន់ប្រមាណម៉ាស់ជីវសាស្ត្រនេះ នឹងជួយពង្រឹងសមត្ថភាពកម្ពុជាក្នុងការការពារព្រៃឈើ ព្រមទាំងទាញយកអត្ថប្រយោជន៍សេដ្ឋកិច្ចតាមរយៈហិរញ្ញប្បទានអាកាសធាតុប្រកបដោយនិរន្តរភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Allometric equations | រូបមន្តគណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់ប៉ាន់ស្មានម៉ាស់ជីវសាស្ត្រ ឬបរិមាណកាបូនរបស់ដើមឈើ ដោយផ្អែកលើរង្វាស់ងាយៗនៅទីវាលដូចជា អង្កត់ផ្ចិតដើមត្រឹមកម្ពស់ទ្រូង (DBH) និងកម្ពស់ដើមឈើសរុប ដោយមិនចាំបាច់កាត់រំលំដើមឈើនោះឡើយ។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ទម្ងន់និងកម្ពស់របស់មនុស្សម្នាក់ ដើម្បីទាយទំហំសម្លៀកបំពាក់របស់គេដោយមិនបាច់យកម៉ែត្រមកវាស់ផ្ទាល់ជុំវិញដងខ្លួន។ |
| Supervised classification | បច្ចេកទេសបែងចែកប្រភេទគម្របដីក្នុងរូបភាពផ្កាយរណប ដោយអ្នកវិភាគត្រូវផ្តល់ទិន្នន័យគំរូ (Training data) ពីទីវាលទៅកុំព្យូទ័រជាមុន ដើម្បីឱ្យវាស្គាល់ថាតើភីកសែល (Pixels) ពណ៌ណាតំណាងឱ្យព្រៃស្រោង ចម្ការ ឬដីកសិកម្ម រួចទើបកុំព្យូទ័របែងចែកផ្ទៃដែលនៅសល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ដូចជាការបង្រៀនក្មេងឱ្យស្គាល់ផ្លែឈើ ដោយយើងបង្ហាញរូបប៉ោមប្រាប់ថា "នេះពណ៌ក្រហម" រួចឱ្យក្មេងនោះរើសផ្លែឈើពណ៌ក្រហមទាំងអស់ចេញពីកន្ត្រកដោយខ្លួនឯង។ |
| Ordinary Kriging | បច្ចេកទេសស្ថិតិភូមិសាស្ត្រ (Geostatistical interpolation) ក្នុងកម្មវិធី GIS សម្រាប់ប៉ាន់ស្មានតម្លៃទិន្នន័យ (ដូចជាបរិមាណកាបូន) នៅទីតាំងដែលមិនបានចុះវាស់វែងផ្ទាល់ ដោយពឹងផ្អែកលើការវិភាគទំនាក់ទំនងគម្លាតចម្ងាយនៃទីតាំងសំណាកដែលបានវាស់វែងរួច។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយសីតុណ្ហភាពនៅផ្ទះរបស់អ្នក ដោយមើលលើសីតុណ្ហភាពនៃស្ថានីយវាស់វែងនៅសង្កាត់ជិតខាងទាំង៣ដែលនៅជុំវិញអ្នក (ស្ថានីយកាន់តែជិត ឥទ្ធិពលវាកាន់តែខ្លាំង)។ |
| Maximum Likelihood algorithm | ក្បួនដោះស្រាយស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើជាញឹកញាប់ក្នុងការធ្វើចំណាត់ថ្នាក់រូបភាព ដែលវាគណនាប្រូបាប៊ីលីតេ (ភាគរយសក្ដានុពល) នៃភីកសែលនីមួយៗ ថាតើវាគួរតែស្ថិតក្នុងចំណាត់ថ្នាក់គម្របដីមួយណា ផ្អែកលើទិន្នន័យគំរូដែលយើងបានផ្តល់ឱ្យ។ | ដូចជាប៉ូលីសសន្និដ្ឋានរកជនសង្ស័យ ដោយផ្អែកលើភស្តុតាងដែលស៊ីសង្វាក់គ្នាបំផុត (មានភាគរយពិតប្រាកដជាងគេ) ទៅនឹងកំណត់ត្រាឧក្រិដ្ឋកម្មដែលមានស្រាប់។ |
| Aboveground Biomass | ទម្ងន់សរុបនៃផ្នែកទាំងអស់របស់រុក្ខជាតិដែលមានជីវិត ហើយស្ថិតនៅពីលើផ្ទៃដី ដូចជា ដើម មែក ស្លឹក និងសំបកឈើ ដែលជាទីតាំងផ្ទុកបរិមាណកាបូនច្រើនជាងគេបំផុតនៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីព្រៃឈើ។ | ប្រៀបដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់ផ្នែកខាងលើដីទាំងអស់របស់ដើមឈើ ដើម្បីដឹងថាវាផ្ទុកសារធាតុចិញ្ចឹមនិងកាបូនប៉ុន្មាន ដោយមិនគិតពីឫសនៅក្រោមដី។ |
| Carbon Dioxide Equivalent | ខ្នាតរង្វាស់ស្តង់ដារ (CO2e) ដែលបំលែងបរិមាណកាបូនសរុបដែលផ្ទុកក្នុងព្រៃឈើ ទៅជាបរិមាណឧស្ម័នកាបូនិក (CO2) នៅក្នុងបរិយាកាស (គុណនឹង ៤៤/១២) ដើម្បីងាយស្រួលប្រៀបធៀបទំហំនៃការជួយកាត់បន្ថយការឡើងកម្តៅផែនដី និងងាយស្រួលគណនាជាឥណទានកាបូន។ | ដូចជាការប្តូរលុយរៀល បាត និងដុង ទៅជា "ដុល្លារអាមេរិក" តែមួយ ដើម្បីងាយស្រួលប្រាប់ពីតម្លៃសរុបនៅលើទីផ្សារអន្តរជាតិ។ |
| Decomposition coefficient | មេគុណឬសន្ទស្សន៍ដែលតំណាងឱ្យកម្រិតនៃការរលួយនៃឈើងាប់ (Deadwood)។ វាត្រូវបានប្រើក្នុងរូបមន្តដើម្បីកាត់កងបរិមាណកាបូន ដោយសារឈើដែលកាន់តែរលួយ គឺមានការបាត់បង់សាច់ឈើ និងផ្ទុកបរិមាណកាបូនកាន់តែតិច។ | ដូចជាការវាយតម្លៃគុណភាពទូរស័ព្ទមួយទឹក គឺទូរស័ព្ទកាន់តែចាស់និងខូចច្រើន (រលួយច្រើន) តម្លៃរបស់វាក៏កាន់តែធ្លាក់ចុះតាមនោះដែរ។ |
| Carbon Sequestration | ដំណើរការធម្មជាតិដែលដើមឈើ និងរុក្ខជាតិស្រូបយកឧស្ម័នកាបូនិក (CO2) ពីបរិយាកាសតាមរយៈរស្មីសំយោគ ហើយរក្សាទុកវាជាទម្រង់កាបូនរឹង (សាច់ឈើ ឬជីវម៉ាស) ដើម្បីលូតលាស់ ដែលសកម្មភាពនេះជួយកាត់បន្ថយឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់និងការឡើងកម្តៅផែនដី។ | ប្រៀបដូចជាម៉ាស៊ីនបូមធូលីដែលបូមយកខ្យល់កខ្វក់ពីក្នុងបន្ទប់ មកស្តុកទុកក្នុងថង់បិទជិត ដើម្បីធ្វើឱ្យខ្យល់ក្នុងបន្ទប់បរិសុទ្ធឡើងវិញ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
