MÔ HÌNH CÂN BẰNG ĐỘNG PHỤC VỤ GIÁM SÁT SỰ NHẤT QUÁN CỦA DỮ LIỆU HIỆN TRẠNG VÀ DIỄN BIẾN RỪNG

Abstract

This study develops a dynamic balance model to assess the internal consistency of forest data for each spatio-temporal unit. The quantities are organized into state variables, inflows, internal transfer flows, outflows and adjustment variables, forming the basis for component and aggregate balance equations and six indicators to support the interpretation and reconciliation of forest data. Model suitability is evaluated at three levels: Algebraic closure; the ability to reproduce end-of-period states; and the responses to deliberately introduced, controlled discrepancies. The results confirm that the model meets the objectives and requirements of internal consistency assessment. An illustration using national data for 2021-2025 shows that the backlog ratio of areas not yet meeting forest criteria (RB) increased from 7.03% to 12.61%; the rate of transition to forest status (PE) ranged from 0.8% to 88.8% for natural forests and from 14.7% to 75.0% for planted forests; the area compensation coefficient for forests meeting the applicable criteria (K) ranged from 0.86 to 36.92 for natural forests and from 1.00 to 1.68 for planted forests; the forest data balance discrepancy (ε) ranged from -195,215.7 to -70,000.0 ha; the forest data balance index (CB) ranged from 98.76 to 99.54; and the forest data warning index (OR) ranged from 26.36% to 43.16%. The model contributes a desk-based verification layer that supports cross-checking, data tracing and warnings, but does not replace field surveys or validation against independent reference data. Further validation using traceable empirical data at the provincial, forest owner, or forest parcel level is needed.

Tóm tắt

Nghiên cứu xây dựng mô hình cân bằng động để kiểm tra sự nhất quán nội tại của dữ liệu rừng theo đơn vị không gian - thời gian. Các đại lượng được tổ chức thành biến trạng thái, dòng vào, dòng chuyển nội bộ, dòng ra và biến điều chỉnh; từ đó thiết lập cân bằng thành phần, cân bằng tổng hợp và sáu chỉ số hỗ trợ diễn giải, đối soát dữ liệu rừng. Mức độ phù hợp của mô hình được kiểm nghiệm theo ba lớp: Mức độ khép kín đại số; khả năng tái lập trạng thái cuối kỳ; phản ứng khi chèn sai lệch có kiểm soát. Kết quả xác nhận mô hình phù hợp với mục đích và yêu cầu kiểm tra nhất quán nội tại. Minh họa số liệu toàn quốc giai đoạn 2021-2025 cho thấy, tỷ lệ tồn đọng chưa thành rừng (RB) tăng từ 7,03% lên 12,61%; tỷ lệ chuyển hoá thành rừng (PE) của rừng tự nhiên và rừng trồng dao động lần lượt từ 0,8-88,8% và từ 14,7-75,0%; hệ số bù đắp diện tích rừng đủ tiêu chí (K) của rừng tự nhiên và rừng trồng dao động từ 0,86-36,92 và từ 1,00-1,68; sai lệch cân bằng dữ liệu rừng (ε) dao động trong khoảng -195.215,7 đến -70.000,0 ha; chỉ số cân bằng dữ liệu rừng (CB) đạt 98,76-99,54 và chỉ số cảnh báo dữ liệu rừng (OR) đạt 26,36-43,16%. Đóng góp của mô hình là cung cấp lớp kiểm tra nội nghiệp hỗ trợ cho việc đối chiếu, truy vết và cảnh báo, nhưng không thay thế điều tra thực địa hoặc kiểm định bằng dữ liệu tham chiếu độc lập. Mô hình cần tiếp tục được kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế có thể truy vết ở cấp tỉnh, chủ rừng hoặc lô rừng.