Taşköprü Orman İşletme Müdürlüğü karaçam meşcereleri için dinamik bonitet endeks modellerinin geliştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, Taşköprü Orman İşletme Müdürlüğü sınırları içerisinde yayılış gösteren Karaçam (Pinus nigra J.F.Arnold) meşcereleri için dinamik bonitet endeks modelleri geliştirilmiştir. Çalışma alanından alınan 132 adet örnek ağaçta yapılan gövde analizi verileri kullanılarak Hossfeld, Lundqvist-Korf, Bertalanffy-Richards, Weibull, King ve Pradon, Chapman-Richards, Schumacher ve Log-Logistic temel büyüme fonksiyonlarının Genelleştirilmiş Cebirsel Fark Yaklaşımı (GCFY) ile elde edilmiş dinamik bonitet endeks modellerinin parametreleri, gerek Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi gerekse Otoregresif Modelleme yaklaşımları ile tahmin edilmiş ve tahmin başarıları çeşitli istatistiksel ölçütler ile karşılaştırılmıştır.En başarılı model olarak belirlenen Bertalanffy-Richards modeli (Model 5) için doğrusal olmayan regresyon analizi ile elde edilen belirtme katsayısı (R_düz^2) değeri 0,9734 ve Durbin-Watson test istatistiği değeri 0,3491 olarak hesaplanırken, otoregresif modelleme ile belirtme katsayısı (R_düz^2) değeri 0,9916'ya ve Durbin-Watson test istatistiği de 2,0420'e yükselmiştir. Böylece, zaman serisi özelliği gösteren gövde analizi verilerinde bulunan otokorelasyonun tahminlerdeki etkisi giderilirken, modelin belirtme katsayısı (R_düz^2) değerinde artış ve hata değerlerinde ise önemli bir düşüş elde edilmiştir. Geliştirilen GCFY modeli ile polimorfizm, çoklu asimptot, standart yaşa bağlı değişmezlik gibi birçok büyüme kanuniyetlerine uygun sonuçlar elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Bonitet endeks modelleri, genelleştirilmiş cebirsel fark yaklaşımı, GCFY, otoregresif modelleme, karaçam

In this study, dynamic site index models based on Generalized Algebraic Difference Approach (GADA) were developed for Black pine (Pinus nigra J.F.Arnold) stands in Taşköprü Forest Enterprise. The parameter of the model structures of Hossfeld, Lundqvist-Korf, Bertalanffy-Richards, Weibull, King ve Pradon, Chapman-Richards, Schumacher and Log-Logistic, based on GADA were fitted, by using stem analysis data of 132 sample trees obtained from study area. For developing the models, nonlinear regression and autoregressive analysis were performed. The most appropriate equation was determined by various statistical criteria.The best predictive model, Bertalanffy-Richards model (Model 5), produced the adjusted R2 value of 0,9734 with Durbin-Watson statistic of 0,3491 for nonlinear regression analysis and the adjusted R2 value of 0,9916 with Durbin-Watson statistic of 2,0420 for autoregressive modeling. Therefore, by this study autocorrelation problem born of stem analysis data having the characteristic of time series was solved. Besides, the dynamic site index model developed has performed appropriate results in term of various growth laws such as polymorphism, multiple asymptote and base-age invariable.Keywords: Site index models, generalized algebraic difference approach, GADA, autoregressive modeling approach, black pine