Kaş yöresi doğal kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşçereleri için ağaç hacim denklemlerinin geliştirilmesi

Abstract

Kızılçam (Pinus brutia Ten.) ülkemizin ekonomik ve ekolojik açıdan en önemli ağaç türlerinden birisidir. Bu nedenle, doğal kızılçam ormanlarının bugün ve geleceğe dönük yönetim ve planlanması ile ilgili stratejilerinin geliştirilmesinde, bu ormanlarının büyüme ve hasılatına ilişkin mevcut durumun ve karşılaşılması muhtemel kısıtların ortaya konması gerekmektedir. Ormanların büyüme ve hasılatına ilişkin tahminlerde kullanılan en önemli yapı taşlarından birisi, hacim tahminleridir. Hacim tahminleri, ağaç ve meşcerelere ilişkin hacmin ve bu hacim miktarının farklı ticari sınıflara dağılımının doğru hesaplanmasında, orman amenajman planlarının düzenlenmesinde, orman ürünleri sanayisinin geleceğine ilişkin projeksiyonların oluşturulmasında ve uygun biyokütle dönüşüm faktörleri yardımı ile biyokütle ve karbon birikim miktarının hesaplanmasında kullanılmaktadır. Bu amaçla, Kaş Yöresi doğal kızılçam meşcerelerinde, ağaç hacim tahminleri için hacim denklemleri geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında 519 örnek ağaç ölçülmüş ve bu örnek ağaçlar tesadüfi olarak iki gruba ayrılmıştır. Gruplardan biri model geliştirmek, diğeri ise geliştirilen modellerin test edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Çalışmada 34 farklı regresyon modeli test edilmiştir. En uygun hacim denkleminin seçimi; model geliştirme ve test verileri için, beş farklı uygunluk ölçütü (ortalama mutlak hata, hata kareler ortalamasının karekökü, uyum indeksi, ortalama hata, ve Akaike bilgi kriteri) kullanılarak belirlenen model nisbi sıralamalarına göre gerçekleştirilmiştir. Model nisbi sıralarına göre, en başarılı hacim tahmin modelleri, Model 34, Model 31 ve Model 4 olarak bulunmuştur. Ancak, yörede doğal kızılçam meşcerelerinde yapılacak hacim tahminleri için, yaygın olarak kullanılması, nispeten daha kolay bir model olması ve düzeltme yapılmasına gerek olmaması nedeniyle, Model 4 önerilmiştir.

Brutian pine (Pinus brutia Ten.) forests are economically and ecologically one of the most important forests in Turkey. Therefore, knowing the state and limitations of growth and yield of Brutian pine forests is necessary for improving future management and planning strategies of timber resources. The one of the essential building blocks in forest growth and yield prediction models is the equations for estimating individual tree volume. Individual tree volume estimations can be use to tree and stand volume estimations and to any merchantable limit of this volume, forest management plans arrangement, to projections of forest products industries, and to estimations of biomass and carbon budgets with suitable biomass conversion factors. In this study, tree volume equations were developed for brutian pine stands in Kaş Region. In this study, 519 sample trees destructively measured and then these trees are randomly divided into two groups as development data and validation data. Thirty-four regression models tested in this study. The tested models were compared using five performance criteria (average absolute residuals, root mean square error, Fit index, average bias, and, Akaike Information criteria) for model development and validation dataset. Accordingly relative ranks of models, the best volume equations are Model 34, Model 31, and Model 4, respectively. Hovewer, we recommended Model 4, because of well-known model, easy to applicate, and not need corrections factor. As a result, tree volume can be estimated with high precision using Model 4 for natural brutian pine stands in region.