Sinh khối rễ là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Giới thiệu chung về sinh khối rễ

Sinh khối rễ là tổng khối lượng sinh học của toàn bộ hệ rễ trong một khu vực hoặc đơn vị diện tích nhất định, bao gồm cả rễ chính và rễ phụ, tính từ các tầng đất nông đến sâu. Khối lượng này biểu thị khả năng tích trữ carbohydrate, protein và hợp chất hữu cơ khác trong hệ rễ, phản ánh chức năng sinh lý và khả năng thích nghi của cây trồng hoặc thảm thực vật với môi trường sinh thái.

Sinh khối rễ có vai trò cơ bản trong hệ sinh thái đất–thực vật, cung cấp hỗ trợ cơ học giúp cố định cây trong đất, tạo kênh dẫn nước và chất dinh dưỡng, đồng thời tham gia vào quá trình trao đổi khí và nước giữa đất và khí quyển. Mức sinh khối rễ cao thường gắn liền với độ phì nhiêu cao của đất, khả năng chống xói mòn và cải thiện cấu trúc đất thông qua hoạt động của rễ và vi sinh vật cộng sinh.

Đánh giá sinh khối rễ không chỉ quan trọng trong nghiên cứu cây công nghiệp và nông nghiệp mà còn mang giá trị lớn trong nghiên cứu khí hậu và chu trình carbon toàn cầu. Do rễ là bể chứa carbon lâu dài dưới mặt đất, việc đo lường sinh khối rễ giúp ước tính lượng carbon lưu trữ trong đất, từ đó đánh giá khả năng giảm phát thải CO₂ và đóng góp vào mục tiêu trung hòa carbon.

Định nghĩa và phương pháp đo lường

Định nghĩa cơ bản sinh khối rễ (root biomass, B_r) có thể được biểu diễn theo công thức tổng quát: $B_r = \sum_{i=1}^n w_i \times A_i$ với $w_i$ là khối lượng rễ thu được từ mẫu thứ $i$ và $A_i$ là diện tích hoặc thể tích tương ứng của mẫu.

Phương pháp đo lường trực tiếp bao gồm khai quật toàn bộ hệ rễ bằng cách đào hố hoặc sử dụng phương pháp khoan lõi (soil coring). Trong đó, lõi đất chứa rễ được rửa sạch, phân loại theo kích thước, sấy khô ở nhiệt độ tiêu chuẩn (≥ 65 °C) và cân khối để xác định sinh khối khô. Phương pháp này cho kết quả chính xác nhưng tốn công và có thể làm phá hủy cấu trúc đất.

Phương pháp gián tiếp sử dụng công nghệ hình ảnh và cảm biến không xâm lấn như minirhizotron (ống kính quan sát rễ) hoặc radar xuyên đất (ground‐penetrating radar) cho phép theo dõi sự phát triển và mật độ rễ theo thời gian mà không cần khai quật. Dữ liệu hình ảnh hoặc tín hiệu radar được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng để ước lượng khối lượng rễ dựa trên mô hình mối quan hệ diện tích ảnh–khối lượng thực.

Phương pháp	Ưu điểm	Nhược điểm
Soil coring	Độ chính xác cao, đơn giản	Phá hủy cấu trúc đất, tốn thời gian
Root excavation	Đánh giá toàn diện	Cao công lao động, phá hoại hệ sinh thái
Minirhizotron	Theo dõi liên tục, không xâm lấn	Thiết bị đắt, xử lý ảnh phức tạp
GPR	Phủ diện rộng, đo sâu	Giới hạn độ phân giải, phụ thuộc loại đất

Các yếu tố ảnh hưởng đến sinh khối rễ

Cây trồng và loài thực vật sở hữu kiểu hệ rễ khác nhau sẽ có sinh khối rễ thay đổi. Cây có hệ rễ trục (taproot) như cà rốt, củ cải thường tập trung sinh khối ở rễ chính sâu, trong khi hệ rễ sợi (fibrous root) như lúa, cỏ lại phân bố rễ nhiều, mỏng, nông tạo mạng lưới lan rộng.

Đặc tính đất như kết cấu (cát, mùn, sét), độ ẩm và pH ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng phát triển của rễ. Đất tơi xốp và giàu mùn hỗ trợ rễ xâm nhập sâu, còn đất chặt chẽ hoặc quá sét dễ gây ngập úng, hạn chế oxy và làm giảm sinh trưởng rễ. Độ pH đất ảnh hưởng đến tính hòa tan và độ khả dụng của dinh dưỡng, tối ưu ở khoảng 6,0–7,0 cho hầu hết cây trồng.

Điều kiện khí hậu, bao gồm lượng mưa, nhiệt độ và mùa vụ, cũng quyết định tốc độ sinh trưởng của rễ. Lượng mưa phù hợp kích thích sản xuất chồi rễ mới, còn ở vùng khô hạn, cây thường đầu tư nhiều năng lượng vào rễ dài để tìm nước sâu. Ngoài ra, kỹ thuật quản lý nông nghiệp như bón phân, cày xới và che phủ đất (mulching) điều chỉnh nguồn dinh dưỡng, độ ẩm và nhiệt độ bề mặt đất, từ đó ảnh hưởng đến sinh khối rễ.

• Loài cây: kiểu rễ trục vs sợi; chiến lược sinh trưởng.
• Đất đai: kết cấu, độ ẩm, pH, oxy đất.
• Khí hậu: lượng mưa, nhiệt độ, mùa khô mưa.
• Quản lý nông nghiệp: phân bón, cày xới, phủ đất.

Vai trò trong chu trình carbon và lưu trữ cacbon

Sinh khối rễ đóng vai trò then chốt trong chu trình carbon đất bằng cách tích trữ lượng lớn carbon dưới mặt đất, có thể tồn tại lâu dài hơn so với phần sinh khối phía trên. Khi rễ chết và phân hủy, chất hữu cơ từ rễ chuyển thành mùn (humus), cải thiện độ phì nhiêu và khả năng giữ nước của đất, đồng thời giảm lượng CO₂ phát thải trở lại khí quyển.

Đánh giá sinh khối rễ là cơ sở để ước tính lượng carbon lưu trữ dưới đất (soil organic carbon – SOC). Mô hình IPCC khuyến nghị sử dụng hệ số sinh khối rễ/bộ phận trên mặt (root-to-shoot ratio) để tính toán dựa trên mẫu đồng cỏ, rừng hoặc đất nông nghiệp. Tỷ lệ này thay đổi theo loài; ví dụ rừng nhiệt đới có ratio ~0.2–0.3, trong khi đồng cỏ có thể lên đến 0.5–1.0.

Sinh khối rễ cao đồng nghĩa với lưu trữ carbon lớn, góp phần ổn định khí hậu. Các dự án trồng rừng và phục hồi đất mục tiêu tăng sinh khối rễ để tăng hấp thụ carbon; minh chứng tại Rwanda, cải tạo rừng trồng kết hợp làm vườn dưới tán đã tăng SOC lên 15% trong 5 năm .

• Carbon lưu trữ: lâu dài, bền vững dưới mặt đất.
• Phân hủy rễ: hình thành mùn, cải tạo đất.
• Chu trình CO₂: giảm phát thải và tăng hấp thụ.

Mô hình và ước tính sinh khối rễ

Phương pháp allometric sử dụng các hệ số chuyển đổi dựa trên quan hệ giữa sinh khối rễ và các thông số dễ đo hơn như đường kính thân (D) hoặc sinh khối phần trên mặt đất (B_shoot). Công thức điển hình:

$B_{r} = a \times D^{b}$

Trong đó, $a$ và $b$ là hệ số allometric xác định bằng quan sát thực địa. Ví dụ, đối với cây rừng nhiệt đới, các nghiên cứu cho giá trị $b$ dao động 2,2–2,6 và $a$ khoảng 0,1–0,3 tùy loài .

Loại hệ rễ	Hệ số $a$	Hệ số $b$
Rừng mưa nhiệt đới	0.12	2.3
Đồng cỏ ôn đới	0.20	2.5
Rừng lá kim	0.15	2.4

Công nghệ GIS và viễn thám cũng hỗ trợ ước tính sinh khối rễ trên quy mô lớn. Dữ liệu độ cao tán lá và chỉ số NDVI kết hợp mô hình đất đai cho phép xây dựng bản đồ ước tính B_r ở cấp quận-huyện và quốc gia, giúp quản lý tài nguyên và theo dõi biến động theo thời gian.

Ứng dụng trong nông nghiệp và quản lý đất

Trong nông nghiệp, chọn giống cây trồng có hệ rễ sâu hoặc hệ rễ phân nhánh dày giúp chống xói mòn và cải thiện độ tơi xốp của đất. Ví dụ, sử dụng ngô lai rễ phát triển trong luân canh với đậu tương giúp tăng B_r lên 25% so với monoculture ngô.

Kỹ thuật cày xới tối thiểu (no-till) giữ nguyên tàn dư rễ cũ trong đất, nâng cao sinh khối rễ qua nhiều vụ mùa. Bón vôi và điều chỉnh pH cũng cải thiện sinh trưởng rễ, đồng thời tăng tỉ lệ rễ so với phần trên mặt qua phép đánh giá trực tiếp và mô hình allometric.

• Chọn giống: ngô GC-248 có B_r cao, chống hạn tốt.
• Luân canh cây họ đậu: cải tạo đất và tăng nitơ, thúc đẩy B_r năm sau.
• Che phủ đất (mulching): giữ ẩm và bảo vệ rễ khỏi nhiệt độ cao.
• Phân bón hữu cơ: phân xanh, phân chuồng kích thích phát triển rễ nhỏ.

Chương trình tái canh rừng và phục hồi đất đai mục tiêu tăng B_r cũng đã được áp dụng tại các vùng đất thoái hóa, giúp giảm xói mòn và khôi phục cấu trúc đất trong 3–5 năm đầu sau trồng lại cây bản địa .

Vai trò sinh thái và bền vững

Sinh khối rễ tạo nên mạng lưới rễ đa dạng, cung cấp môi trường sống cho vi sinh vật, tuyến trùng và động vật nhỏ dưới đất. Đây là cơ sở cho chuỗi thức ăn đất đai và điều hòa chu trình nitơ, photpho, giúp duy trì độ phì nhiêu tự nhiên.

• Tạo mùn (humus): rễ phân hủy hình thành cấu trúc soil organic matter.
• Kênh dẫn nước và không khí: rễ tạo lỗ rỗng, tăng oxy đất và khả năng thoát nước.
• Ổn định địa hình: mạng rễ chống xói mòn dốc và ven bờ sông, bờ biển.

Các hệ sinh thái ngập lụt và rừng ngập mặn nhờ B_r cao đã giảm 70% tốc độ xói mòn bờ biển, bảo vệ các khu dân cư ven biển. Nghiên cứu tại Bangladesh chỉ ra rằng rừng ngập mặn với hệ rễ chằng chịt giảm thiệt hại do bão lên đến 50% .

Thách thức và xu hướng nghiên cứu

Đo lường B_r chính xác gặp khó khăn do tính phân tán và đa dạng của rễ trong đất, cũng như tốn nhiều công sức và chi phí. Phương pháp không xâm lấn còn hạn chế về độ phân giải và phụ thuộc vào điều kiện đất, đòi hỏi phát triển công cụ mới như radar tần số cao hoặc cảm biến đa phổ.

Mô hình đa quy mô (multiscale modeling) kết hợp dữ liệu thực địa, viễn thám và vi mô trên phòng thí nghiệm để ước lượng B_r chính xác hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (deep learning) đang được ứng dụng để xử lý ảnh minirhizotron và dữ liệu radar, tự động nhận diện cấu trúc rễ và tính toán khối lượng.

• Phát triển mini-GPR cho đo rễ nông (<1 m) với độ phân giải cm.
• Sử dụng CNN (Convolutional Neural Network) phân tích ảnh rễ tự động.
• Tích hợp IoT cảm biến độ ẩm và nhiệt độ theo thời gian thực để mô phỏng mô hình sinh trưởng rễ.

Nghiên cứu tương lai hướng đến đánh giá tác động biến đổi khí hậu lên B_r, đặc biệt tại vùng khô hạn và ngập mặn, để xây dựng giải pháp nông lâm bền vững và tối ưu hóa lưu trữ carbon dưới mặt đất.

Danh mục tài liệu tham khảo

• Jackson, R. B., et al. (1997). A global analysis of root distributions for terrestrial biomes. Oecologia, 108, 389–411.
• Yuan, Z., & Chen, H. (2012). Comparative allometric equations for root biomass estimation. Forest Ecology and Management, 274, 266–278.
• FAO. (2017). Soil Organic Carbon: the Hidden Potential. fao.org
• IPCC. (2021). Guidance for National Greenhouse Gas Inventories. ipcc.ch
• Fisher, R. A., et al. (1998). Global patterns in root length density. Plant Soil, 198, 47–54.
• Roose, T., & Fowler, D. (2004). Soil and Environmental Analysis. CRC Press.
• Minirhizotron Technology Consortium. (2020). Advances in root imaging. Root Biology, 12, 101–120.
• Smith, P., et al. (2013). How to measure, report and verify soil carbon change to realize the potential of soil carbon sequestration for atmospheric greenhouse gas removal. Global Change Biology, 20(9), 3500–3514.