Productivity distribution modelling of Anatolian Black Pine Pinus nigra subsp. pallasiana var. pallasiana in the Türkmen Mountain, Eskişehir

Year 2015, Volume: 8 Issue: 2, 134 - 140, 15.08.2015

Şükran Oğuzoğlu Kürşad Özkan

Abstract

This study was carried out to obtain regionalization models by examining the relationships between response variables distribution and productivity of Crimean pine forests Pinus nigra J. F. Arnold subsp. pallasiana Lamb. Holmboe var. pallasiana , and explanatory variables digital environmental variables in Türkmen mountain. The data were collected for productivity 56 and for distribution from 278 sample plots. To model distribution of Crimean pine, binary data, absence 0 and presence 1 , was used as response variable. The other response variable were site index, height value of plus tree at a standard age 100 years old , which was taken as a measure of productivity. To built distribution model of Crimean pine, classification tree technique CT , in order to obtain productivity were performed regression tree technique RT . Distribution and productivity models were built by altitude and topographical position index. The results of this study are significant for contributions of developing management plans and realization implementations on Crimean pine forests of Turkmen mountains in the future

Keywords

Anatolian Black Pine, productivity, distribution, modelling, Türkmen Mountain

Eskişehir Türkmen Dağı’nda Anadolu Karaçamının Pinus nigra subsp. pallasiana var. pallasiana verimliliğinin dağılım modellemesi

Abstract

Bu çalışma; Eskişehir Türkmen Dağı’nda karaçam ormanlarının yayılışı ve verimliliği ile dijital çevresel değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyerek, yaygınlaştırma modellerinin elde edilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya konu olan veriler; verimlilik bonitet endeksi için 56 örnek alandan, dağılım var-yok verisi için 278 örnek alandan elde edilmiştir. Karaçamın dağılım modelini elde etmek için bağımlı değişken var yok şeklinde ikili kategorik verilerden oluşmuştur. Verimlilik modeli için bağımlı değişken karaçamdan alınan standart yaştaki 100 yaşındaki bonitet indeksi değerleri kullanılmıştır. Karaçamın dağılım modeli için sınıflandırma ağacı tekniği SA , verimlilik modeli için regresyon ağacı tekniği RA uygulanmıştır. Dağılım ile verimlilik modelini yükselti ve topografik pozisyon indeksi değişkenleri oluşturmuştur. Bu çalışmanın sonuçları Türkmen Dağı'nda karaçam ormanlarında yapılacak amenajman planlarının şekillenmesinde ve uygulamaya geçirilmesinde sağlayacağı katkılar bakımından önem taşımaktadır

Keywords

Karaçam, verimlilik, dağılım, modelleme, Türkmen Dağı

References

• Alptekin, Ü. 1986. Anadolu Karaçamının (Pinus nigra Arn. subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) coğrafik varyasyonları. İstanbul Üniversitesi. Orman Fakültesi. Dergisi, Cilt:36, Seri: A, Sayı: 2, 132-154, İstanbul.
• Çepel, N., Dündar, M., Günel, A. 1977. Türkiye’nin Önemli Yetişme Bölgelerinde Saf Sarıçam Ormanlarının Gelişimi İle Bazı Edafik ve Fizyografik Etmenler Arasındaki İlişkiler, Tübitak, Tarım ve Ormancılık Araştırma Grubu, Proje No: TOVAG 154, Tübitak Yayınları No:354, TOVAG Seri No: 65, Ankara.
• De’ath, G., Fabricius K. E. 2000. Classification and Regression Trees: A Powerful Yet Simple Technique For Ecological Data Analysis, Ecology, 81(11), 3178-3192.
• Gülsoy, S., Süel, H., Çelik, H., Özdemir, S., Özkan, K. 2014. Modeling site productivity of Anatolian Black Pine stands in response to site factors in Buldan District, Turkey. Pakistan Journal of Botany, 46(1): 213-220.
• Güner, Ş. T. 2008. Bozkıra Geçiş Bölgesindeki Sarıçam (Pinus sylvestris L. subsp. hamata (Steven) Fomin) Ormanlarının Gelişimi ile Bazı Yetişme Ortamı Özellikleri Arasındaki İlişkiler, Çevre ve Orman Bakanlığı, Orman Toprak ve Ekoloji Araştırmaları Enstitüsü Müdürlüğü Yayını, 358-3, 41s, Eskişehir.
• Güner, Ş. T., Çömez, A., Karataş, R., Çelik, N., Özkan, K. 2011. Eskişehir ve Afyonkarahisar İllerindeki Anadolu Karaçamı (Pinus nigra Arnold. subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) Ağaçlandırmalarının Gelişimi ile Bazı Yetişme Ortamı Özellikleri Arasındaki İlişkiler. T.C Çevre ve Orman Bakanlığı Orman Toprak ve Ekoloji Araştırmaları Enstitüsü Müdürlüğü Yayınları, Bakanlık Yayın No: 434, Müdürlük Yayın No: 4, ISBN 978-605-093-8, 83 s., Eskişehir, Türkiye.
• Hijmans, R. J., Cameron, S. E., Parra, J. L., Jonesand, P. G., Jarvis, A. 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25: 1965-1978.
• İzburak, R. 1968. Türkiye Jeomorfogafik Haritası, Harita Genel Müdürlüğü Matbaası, Ankara.
• Jenness, J. 2006. Topographic Position Index Extension for ArcView 3.x, v. 1.2. Jenness Enterprises. http://www.jennessent.com/arcview/tpi.htm. Erişim Tarihi: 20.01.2012.
• Kalay, H. Z., Yavuz, H., Karagül, R., Altun, L., Tüfekçioğlu, A. 1993. Kızılçamın Orta Karadeniz Bölümü Arazisinde Dikey ve Yatay Yayılışının Bitki Kuşakları ve Türleri Bakımından Ekolojik İncelenmesi. Uluslararası Kızılçam Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Marmaris, 117-128.
• Kalıpsız, A. 1963. Türkiye’de Karaçam (Pinus nigra Arnold) Mesçerelerinin Tabii Bünyesi ve Verim Kudreti Üzerine Araştırmalar. T. C. Tarım Bakanlığı Orman Genel Müdürlüğü Yayınları, Sıra No: 349, Seri No: 8, 48-57, İstanbul.
• Kavgacı, A., Arslan, M., Bingöl, M. Ü., Erdoğan, N., Čarni A. 2012. Classification and phytogeographical differentiation of oriental beech forests in Turkey and Bulgaria, Biologia 67/3: 461-473.
• McNab, W. H. 1993. A topographic index to quantify the effect of meso scale landform on site productivity. Canadian Journal of Forest Research, 23(6), p:1100-1107.
• Moisen, G. G., Frescino, T. S. 2002. Comparing five modelling techniques for predicting forest characteristics. Ecological Modelling, 157, 209-225.
• Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü (MTA), 2014. 1/500000 Ölçekli Jeoloji Haritaları, Ankara Paftası. Erişim Tarihi: 12.12.2014.
• http://www.mta.gov.tr/v2.0/daire-baskanliklari/jed/images/urunler/yeni500/buyuk/ANKARA.rs150pdf.pdf
• OGM, 2013. Orman Atlası. T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Orman Genel Müdürlüğü, Ankara.
• Özdamar, K. 2002. Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi-1. 4. Baskı, Kaan Kitabevi, Eskişehir, 686 s.
• Özkan, K., Çelik S. 2007. Spatial distribution of Juniperus excelsa Bieb. in relation to its site factors. International Conference on Environment: Survival and Sustainability, 27 pp., Edited by Prof Dr. Hüseyin Gökçekuş, Organized by Near East University, 19-24 February 2007 Nicosia-Northern, Cyprus.
• Özkan, K., Gülsoy, S., Mert, A. 2008. Interrelations between height growth and site characteristics of Pinus nigra Arn. subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe. Journal The Malaysian Forester, 71: 9-16.
• Özkan, K. 2009. Fuzzy logic applications in estimation of the productivities of forest trees for forestless lands, 2nd Europen Congress of Conservation Biology Conservation bilogy and beyond: from science to practice , Patrons of eccb 2009: Ladislav Miko (Ministry of environment, CZ) , Luigi Boitani (Presedent of Sociaety for Conservation Biology), 98-99, ECCB Prague, Czech Repuplic, 01-05 September 2009.
• Özkan, K., Gülsoy, S. 2009. Effect of environmental factors on the productivity of crimean pine (Pinus nigra subsp. pallasiana) in Sutculer, Turkey. Journal of Environmental Biology, 30(6), 965-970.
• Özkan, K. 2013. Modeling productivity of Crimean pine by using fuzzy logic applications. Eurasian Journal of Forest Science, 1(1), 52-60.
• Pamir, H. N., Erentöz, C. 1975. 1/500 000 Ölçekli Türkiye Jeoloji Haritası, Ankara Paftası, Maden Tetkik ve Arama Enstitüsü Yayınları, 111s, Ankara.
• Poole, R. W. 1974. An Introduction To Quantitative Ecology. McGraw-Hill, Inc., New York, 532 s.
• Saatçioğlu, F. 1976. Silvikültür I. Silvikültürün Biyolojik Esasları ve Prensipleri. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayın No: 222.
• Spearman, C. 1904. The Proof and Measurement of Association Between Two Things, American Journal of Psychology, 15, 72–101.
• Şentürk, Ö. 2012. Sütçüler Yöresi’nde Asli Orman Ağacı Türlerinin Potansiyel Yayılış Alanlarının Modellenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Orman Mühendisliği Anabilim Dalı, 180 s.
• Van Niel, K. P., Laffan, S. W., Lees, B. G. 2004. Effect of error in the DEM on environmental variables for predictive vegetation modelling. Journal of Vegetation Science, 15/6: 747-756, December 2004.
• Yaltırık, F., Akkemik, Ü. 2011. Türkiye’nin Doğal Gymnospermleri (Açık Tohumlular) Orman Genel Müdürlüğü Yayını, Ankara
• Yavuz, H., Mısır, N., Mısır, M. 2004. Karaçam Ağaçlandırmalarına İlişkin Büyüme Modelleri, Proje No: TOGTAG- 2747, 223 s., Trabzon.
• Zelený, D., Chytrý, M., 2007. Environmental control of the vegetation pattern in deep river valleys of the Bohemian Massif. Preslia, 79, 205-222.