Sinop yöresi Uludağ göknarı (Abies nordmanniana (Stev.) Subsp. bornmülleriana (Mattf.) meşcereleri için gövde çapı modelinin karışık etkili modelleme tekniği kullanılarak geliştirilmesi

Abstract

Sinop Ayancık Yöresi Uludağ göknarı (Abies nordmanniana subsp. bornmulleriana Mattf.) meşcerelerinde gövde profilinin ağaçlar-arası ve ağaçlar-içi varyasyonunu değişken şekil gövde çapı modelini temel alarak modellemek için doğrusal olmayan karışık etkili modelleme yaklaşımı kullanılmıştır. Bu amaçla ölçümü yapılan ağaçları %75'i model geliştirmek gerekli kalan yaklaşık %25'lik kısmı ise geliştirilen modeli test etmek amacıyla kullanılmıştır. Ölçüt değerleri temel alındığında, en uygun model yapısının modelin bütün parametrelerinin tesadüfi değişken içermesi durumunda elde edildiği görülmüştür. Tesadüfi değişke içeren en iyi karışık etkili model, homojen bir varyans yapısı göstermiş ve veriler arası otokorelasyon azaltılmıştır. Ortalama hata ve hataların kareler ortalaması değerleri göstermiştir ki, tesadüfi değişken eklenen model, ağaç gövdesi üzerindeki değişik noktalardaki çap tahminlerinde önemli iyileşmeler sağlamıştır.Karışık etkili modeller eğer ekstra çap ölçümleri mevcut ise, tesadüfi değişkenler yardımı ile yeni bir yer ya da birey için modelin kalibrasyonuna imkan sağlamaktadır. Bu amaçla özel kalibrasyon için ağaç gövdesi üzerindeki farklı yerlerdeki çap ölçümleri ve uygun Bayesian yaklaşımı kullanılarak kalibrasyon alternatifleri değerlendirilmiştir. Kabuklu göğüs çapı tahminleri için en uygun kalibrasyon seçeneğinin 8.3 m'de ölçülen çap değerleri olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları, daha önce yapılan çalışmaların sonuçlarına benzer şekilde, gövde üzerinde farklı çap tahminleri için gövde çapı modelinin etkinliğini ve esnekliğini arttırmak amacıyla karışık etkili modelleme yaklaşımının kullanımını desteklemektedir.

A nonlinear mixed-effect modeling approach was used to model within- and between-tree stem profiles variation based on a variable exponent taper equation for Turkish fir (Abies nordmanniana subsp. bornmulleriana Mattf.) stands in Ayacık-Sinop District of Turkey. About 75% of the trees were randomly selected for model development and the reminder used for model validation. Based on goodness-of-fit criteria, the model including random-effects in all parameters (β0i, β1i, β2i, β3i) was the best. The selected mixed-effects model showed homogeneous residual variance and autocorrelation was reduced with the inclusion of random-effects. Measures of bias and precision indicated that estimates of random-effects improved significantly the predictive capability of the taper equation when predicting upper stem diameters. Mixed models allow calibration of the model for new locations, by predicting random coefficients if additional stem form measurements are available. Diameter measurements from various stem locations were evaluated for tree-specific calibrations by predicting random-effects parameters using an approximate Bayesian estimator. It was found that an upper stem diameter at 8.3 m above ground was best suited for calibrating tree-specific predictions of diameter outside bark. The results of this study support previous findings indicating that the use of mixed-effects modeling approach increases flexibility and efficiency of taper equations for upper stem diameter prediction.