Durusu Kumulu sahil çamı (Pinus pinaster Ait.) ağaçlandırmalarında yaş ticari kök kütlesi miktarları

Abstract

Sunulan bu çalışma ile ülkemizin endüstriyel ağaçlandırmalarında kullanılan yabancı ibreli türlerden sahil çamının (Pinus pinaster Ait.) yaş ticari kök bitkisel kütlelerini tek ağaç ve meşcere düzeyinde doğrudan tahmini için kullanılabilecek denklemlerin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, İstanbul-Durusu (Terkos) kumul ağaçlandırmalarında farklı gelişim çağlarından 45 adet örnek alanda çalışılmış ve her bir örnek alandan meşcere orta ağacını temsil eden 1 adet ağaç kesilmiştir. Kesilen ağaçların kökleri sökülerek kök kütüğü ve çapı 4 cm’den büyük köklerin yaş ağırlıkları belirlenmiştir. Örnek ağaçların yaş ticari kök ağırlıkları 12,3 kg ile 214,9 kg arasında değişmektedir. Yaş ticari kök kütlesi, ağaçların dip çapları (d0), göğüs çapları (d1,3), boyları (h) ve kabuklu gövde odunu hacimleriyle (VKGO) ilişkiye getirilerek her bir değişken için 10 ayrı regresyon denklemi test edilmiştir. Denklemlerin RMSE, ortalama hata ve ortalama mutlak hata gibi değerleri de hesaplanarak başarı sıralaması yapılmış ve aralarından en başarılı sonuçlar veren denklem belirlenmiştir. Tek ağaç düzeyinde VKGO’nun bağımsız değişken olduğu tek girişli denklem doğrusal; diğer tek ağaç denklemleri ise logaritmik formdadır. Ayrıca VKGO bağımsız değişkeninin kullanıldığı tek girişli regresyon denklemi yardımıyla meşcere düzeyinde yaş ticari kök kütlesini tahmin edebilmek amacıyla da bir regresyon denklemi geliştirilmiştir. Bu denklem ise parabolik formdadır. Bu denklemin sonuçlarına göre Durusu Kumulu sahil çamı ağaçlandırmalarında birim alandaki yaş ticari kök miktarı 12,68-199,9 t/ha arasında değişmektedir.

Keywords

• Bitkisel kütle denklemi
• Terkos
• ticari kütle
• toprakaltı biyokütle

Fresh merchantable root biomass in Durusu Coastal Dune maritime pine (Pinus pinaster Ait.) afforestation

Abstract

This study aims to develop equations in the single-tree and stand level for direct predictions of fresh merchantable root biomass of the maritime pine (Pinus pinaster Ait.), an exotic species used in industrial afforestation in Türkiye. 45 sample plots from different developmental stages in İstanbul-Durusu (Terkos) coastal dune afforestation were studied, and one representative tree was destructively harvested from each plot. The roots of the cut trees were removed, and the fresh weight of the root stumps and roots Ø>4 cm were determined. Fresh merchantable biomass of roots ranged from 12.3 to 214.9 kg/tree. Regarding to these results, 10 (single- and double-entry) regression equations were tested for, base diameter (d0), diameter at breast height (d1.3), tree height (h), and stemwood overbark volume (VKGO). RMSE, ME and MAE of the equations were calculated for their success ranking, and the equation of the most statistically successful results was determined. At the single-tree level, the single-entry equation (independent var. as VKGO) was in linear form where the others were in logarithmic. In addition, a regression equation was developed to estimate the fresh merchantable root biomass at the stand level with the leading single-entry regression equation using the VKGO as the independent variable. This equation was in parabolic form. According to the results of this equation, the fresh merchantable root biomass per unit area in Durusu Coastal Dune afforestation of maritime pines varied between 12.68 to 199.9 t/ha.

Keywords

• Biomass equation
• Terkos
• merchantable biomass

References

1. Augusto, L., Achat, D.L., Bakker, M.R., Bernier, F., Bert, D., Danjon, F., Khlifa, R., Meredieu, C., Trichet, P., 2015. Biomass and nutrients in tree root systems sustainable harvesting of an intensively managed Pinus pinaster (Ait.) planted forest. GCB Bioenergy 7(2): 231-243. doi.org/10.1111/gcbb.12127
2. Aydın, A.C., 2016. Toros Sediri (Cedrus libani A. Rich.)’nde Biyokütle Araştırmaları. Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Isparta.
3. Banin, L., Feldpausch, T.R., Phillips, O.L., Baker, T.R., Lloyd, J., Affum-Baffoe, K., Arets, E.J.M.M., Berry, N.J., Bradford, M., Brienen, R.J.W., Davies, S., Drescher, M., Higuchi, N., Hilbert, D.W., Hladik, A., Iida, Y., Salim, K.A., Kassim, A.R., King, D.A., Lopez-Gonzalez, G., Metcalfe, D., Nilus, R., Peh, K.S.-.-H., Reitsma, J.M., Sonké, B., Taedoumg, H., Tan, S., White, L., Wöll, H., Lewis, S.L., 2012. What controls tropical forest architecture? Testing environmental, structural and floristic drivers. Global Ecology and Biogeography 21(12): 1179-1190. doi.org/10.1111/j.1466-8238.2012.00778.x
4. Cairns, M.A., Brown, S., Helmer, E.H., Baumgardner, G.A., 1997. Root biomass allocation in the World’s upland forests. Oecologia 111: 1-11.
5. Çelen, F., 2022. Çankırı-Kenbağ Orman Fidanlığında Üretimi Yapılan Bazı Türlerin Vejetasyon Süresince Periyodik Morfolojik ve Fizyolojik Fidan Karakterleri Değişimi. Kastamonu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Kastamonu.
6. Correia, A.C., Tomé, M., Pacheco, C.A., Faias, S., Dias, A.C., Freire, J., Carvalho, P.O., Pereira, J.S., 2010. Biomass allometry and carbon factors for a Mediterranean pine (Pinus pinea L.) in Portugal. Forest Systems 19 (3): 418-433. doi.org/10.5424/fs/2010193-9082
7. Çömez, A., 2010. Sündiken Dağlarında Sarıçam (Pinus sylvestris L.) Meşcerelerinde Karbon Birikiminin Belirlenmesi. İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul.
8. Delcourt, C.J.F., Veraverbeke, S., 2022. Allometric equations and wood density parameters for estimating aboveground and woody debris biomass in Cajander larch (Larix cajanderi) forests of northeast Siberia. Biogeosciences 19(18): 4499-4520. doi.org/10.5194/bg-19-4499-2022

9. Djomo, A.N., Chimi, C.D., 2017. Tree allometric equations for estimation of above, below and total biomass in a tropical moist forest: Case study with application to remote sensing. Forest Ecology and Management 391: 184-193. doi.org/10.1016/j.foreco.2017.02.022
10. Doğan, N., 2010. Düzce Yöresinde Yetişen Uludağ Göknarı’nın (Abies nordmanniana (Stev.) Spach. ssp. bormulleriana (Mattf.) Code et Cullen) Çapa Bağlı Biyokütle Denklemi ile Diri-Odun Yaprak Yüzey Alanı İlişkisi. Düzce Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Düzce.
11. Ercanlı, İ., 2020. Innovative deep learning artificial intelligence applications for predicting relationships between individual tree height and diameter at breast height. Forest Ecosystems 7(12): 1-18.
12. Ercanlı, İ., Günlü, A., Şenyurt, M., Çakır, M., Şatır, O., Bulut, S., Bolat, F., Atar, D., Satılmış, E.N., Demirel, T., Şen, K.E., 2023. Batı Karadeniz Bölgesinde Doğal Yayılış Gösteren Saf Doğu Kayını Meşcerelerinin Artım ve Büyümesinin Derin Öğrenme Algoritmaları ile Modellenmesi. TÜBİTAK-TOVAG, Proje No: 119O556.
13. Fayolle, A., Doucet, J-L., Gillet, J-F., Bourland, N., Lejeune, P., 2013. Tree allometry in Central Africa: testing the validity of pantropical multi-species allometric equations for estimating biomass and carbon stocks. Forest Ecology and Management 305: 29-37. doi.org/10.1016/j.foreco.2013.05.036
14. Fonseca, T.F., Gonçaves, A.C., Lousada, J., 2022. Maritime pine, its biological and silvicultural traits for the basis of natural resources: An overview. In: Conifers - Recent Advances. C. Gonçalves, A., Fonseca, T. (Eds.), ISBN: 978-1-83969-777-7, IntechOpen. DOI: 10.5772/intechopen.102860
15. Güner, Ş.T., 2006. Türkmen Dağı (Eskişehir, Kütahya) Sarıçam (Pinus sylvestris ssp. hamata) Ormanlarının Yükseltiye Bağlı Büyüme Beslenme İlişkilerinin Belirlenmesi. Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Eskişehir.
16. Guner, S.T., Comez, A., 2017: Biomass equations and changes in carbon stock in afforested black pine (Pinus nigra Arnold. subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) stands in Turkey. Fresenius Environmental Bulletin 26(3), 2368-2379).
17. Güner, S., Tüfekçioğlu, A., Duman, A., Küçük, M., 2010. Murgul Yalancı Akasya Ağaçlandırmalarının ve Bitişiğindeki Otlak Alanların Toprak Üstü Biyokütle, Kök Kütlesi, Kök Üretimi Ve Karbon Depolama Yönlerinden Karşılaştırılması. III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, 20-22 Mayıs 2010, Artvin, Cilt: III: 1045-1055.
18. Irmak, A., 1940. Orman toprağının fizikî vasıflarına müessir olan silvikültür tedbirleri ve ameliyeleri. Orman ve Av 9: 264-268.
19. İBB, 2009. İstanbul Büyükşehir Belediyesi. 1/100.000 Ölçekli İstanbul Çevre Düzeni Plan Raporu. İstanbul.
20. Kantarcı, M.D., 1983. Kerpe Tur-71/521 Ağaçlandırma alanında uygulanan arazi hazırlığı ve toprak işlemesi yöntemlerinin toprak özellikleri ile sahil çamı fidanlarının gelişimi üzerindeki etkileri. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 33 (2): 104-140.
21. Kantarcı, M.D., 2000. Toprak İlmi. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları. İstanbul.
22. Karabürk, T., 2011. Bartın İli Göknar Meşcerelerinin Biyokütle Tablolarının Hazırlanması. Bartın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bartın.
23. Karataş, R., Çömez, A., Güner, Ş., 2017. Sedir (Cedrus libani A. Rich.) ağaçlandırma alanlarında karbon stoklarının belirlenmesi. Ormancılık Araştırma Dergisi 4 (2): 107-120. doi.org/10.17568/ogmoad.338029
24. Kocamanoğlu, Y.O., 2022. Karadağ Kütlesi Doğu Ladini (Picea orientalis (L.) Link) Ağaçlandırmalarında Kök, Toprak ve Ölü Örtüdeki Karbon ve Azot Birikimi. Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Trabzon.
25. Kurz, W.A., Beukema, S.J., Apps, M.J., 1996. Estimation of root biomass and dynamics for the carbon budget model of the Canadian forest sector. Canadian Journal of Forest Research 26(11): 1973-1979. doi.org/10.1139/x26-223
26. Ledig, F.T., 1972. The Application Of Mass Selection In Tree Improvement, 20th Northeastern Forest Tree Improvement Conference, University of New Hampshire, July 31 - August 2, 1972, Durham, New Hampshire.
27. Lopes, D., Almeida, L.R., Castro, J.P., Aranha, J., 2005. The Adjustment Of Global And Partial Dry Biomass Models For Pinus pinaster In The North-East Of Portugal. 5º Congresso Florestal Nacional, 16-19 Maio 2005, Viseu, República Portuguesa.
28. Luo, Y., Wang, X., Ouyang, Z., Lu, F., Feng, L., Tao, J., 2019. ChinAllomeTree 1.0: China’s normalized tree biomass equation dataset. Earth System Science Data Discussions. doi.org/10.5194/essd-2019-1
29. Luo, Y., Wang, X., Ouyang, Z., Lu, F., Feng, L., Tao, J., 2020. A review of biomass equations for China’s tree species. Earth System Science Data 12(1): 21-40. doi.org/10.5194/essd-12-21-2020
30. Makineci, E., Akburak, S., Özturna, A.G., Tolunay, D., 2017. Carbon stocks of fine woody debris in coppice oak forests at different development stages. Forests 8 (6): 199. doi.org/10.3390/f8060199
31. MathWorks, 2017. Matlab R2017b, Ver. 9.3.0.713579. Natick, Massachusetts. The MathWorks Inc.
32. Mendoza-Ponce, A., Galicia, L., 2010. Aboveground and belowground biomass and carbon pools in highland temperate forest landscape in Central Mexico. Forestry 83 (5): 497–506. doi.org/10.1093/forestry/cpq032
33. Meşe, Ö., 2022. Geçiş İklim Zonunda Farklı Sarıçam (Pinus sylvestrıs L.) Populasyonlarının Tohum/Fidan Morfolojik ve Biyokimyasal Özellikleri ile Ekolojik Faktörlerin İlişkilendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Çankırı.
34. Meyer, H.A., 1938. The standart error of estimate of tree volume from logaritmic volume equation. Journal of Forestry 36(3), 340-342.
35. Mısır, N., Mısır M., 2012. Root biomass and carbon storage in Abies nordmanniana S. subsp. bornmülleriana (Mattf.) stands (Western Black Sea Region). Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi Özel Sayı: 225-227.
36. Mugasha, W.A., Eid, T., Bollandsås, O.M., Malimbwi, R.E., Chamshama, S.A.O., Zahabu, E., Katani, J.Z., 2013. Allometric models for prediction of above- and belowground biomass of trees in the Miombo Woodlands of Tanzania. Forest Ecology and Management 310: 87-101. dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2013.08.003
37. Muukkonen, P., 2007. Generalized allometric volume and biomass equations for some European tree species in Europe. European Journal of Forest Research 126: 157-166.
38. Nath, A.J., Tiwari, B.K., Sileshi, G.W., Sahoo, U.K., Brahma, B., Deb, S., Devi, N.B., Das, A.K., Reang, D., Chaturvedi, S.S., Tripathi, O.P., Das, D.J., Gupta, A., 2019. Allometric models for estimation of forest biomass in North East India. Forests 10(2): 103. doi.org/10.3390/f10020103
39. Ngomanda, A., Obiang, N.L.E., Lebamba, J., Mavouroulou, Q.M., Gomat, H., Mankou, G.S., Loumeto, J., Iponga, D.M., Ditsouga, F.K., Koumba, R.Z., Bobé, K.H.B., Okouyi, C.M., Nyangadouma, R., Lépengué, N., Mbatchi, B., Picard, N., 2014. Site-specific versus pantropical allometric equations: Which option to estimate the biomass of a moist Central African forest?. Forest Ecology and Management 312: 1-9. doi.org/10.1016/j.foreco.2013.10.029
40. Oberleitner, F., Egger, C., Oberdorfer, S., Dullinger, S., Wanek, W., Hietz, P., 2021. Recovery of aboveground biomass, species richness and composition in tropical secondary forests in SW Costa Rica. Forest Ecology and Management 479: 118580. doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118580
41. OGM, 2013. Orman Genel Müdürlüğü. İstanbul Orman Bölge Müdürlüğü. Çatalca Orman İşletme Müdürlüğü. Durusu Orman İşletme Şefliği. Fonksiyonel Orman Amenajman Planı (2013-2022), İstanbul.
42. OGM, 2022a. Oduna Dayalı Orman Ürünlerinin Satış Usul ve Esasları Hakkında 312 Sayılı Tebliğ. ogm.gov.tr/tr/e-kutuphane/mevzuat/tebligler (Ziyaret Tarihi: 02/05/2023).
43. OGM, 2022b. Orman Genel Müdürlüğü Resmi İstatistikleri, Ormancılık İstatistikleri 2021. https://www.ogm.gov.tr/tr/e-kutuphane/resmi-istatistikler (Ziyaret Tarihi: 15/06/2023)
44. Özçelik, R., Diamantopoulou, M.J., Brooks, J.R. and Wiant Jr., H.V., 2009. Estimating Tree Bole Volume Using Artificial Neural Network models for Four Species in Turkey. Journal of Environmental Management 91: 742-753.
45. Özdemir, E., Makineci, E., Yilmaz, E., Kumbasli, M., Caliskan, S., Beskardes, V., Keten, A., Zengin, H., Yilmaz, H., 2019. Biomass estimation of individual trees for coppice-originated oak forests. European Journal of Forestry Research 138: 623-637. doi.org/10.1007/s10342-019-01194-2
46. Özdemir, E., Makineci, E., 2019. Baltalık meşe meşcerelerinde ağaç biyokütle bileşenlerinin nem oranları. Türkiye Ormancılık Dergisi 20(2), 116-122. doi.org/10.18182/tjf.530457
47. Peichl, M., Arain, M.A., 2007. Allometry and partitioning of above- and belowground tree biomass in an age-sequence of white pine forests. Forest Ecology and Management 253(1-3): 68-80. doi.org/10.1016/j.foreco.2007.07.003
48. Pehlivan, S., 2010. Sarıçam (Pinus sylvestris L.) ağaç hacim tablolarının düzenlenmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Trabzon.
49. Pilli, R., Anfodillo, T., Carrer, M., 2006. Towards a functional and simplified allometry for estimating forest biomass. Forest Ecology and Management 237(1-3): 583-593. doi.org/10.1016/j.foreco.2006.10.004
50. Poudel, K.P., Cao, Q.V., 2013. Evaluation of Methods to Predict Weibull Parameters for Characterizing Diameter Distributions. Forest Science 59(2): 243-252.
51. Ritson, P., Sochacki, S., 2003. Measurement and prediction of biomass and carbon content of Pinus pinaster trees in farm forestry plantations, South-Western Australia. Forest Ecology and Management. Forest Ecology and Management 175(1-3): 103-117. doi.org/10.1016/S0378-1127(02)00121-4
52. Saatçioğlu, F., Atay, İ., Açıkbaş, M. R., Özman, N., 1978. Terkos Gölünü Tehdit Eden Büyük Kumulun Tespit ve Islahına Matuf Ağaçlandırmaların Emniyeti ve Geliştirilmesi Üzerine Araştırmalar. TÜBİTAK Yayınları, Ankara.
53. Sakici, O.E., Seki, M., Saglam, F., 2018. Above-ground biomass and carbon stock equations for crimean pine stands in Kastamonu Region of Turkey. Fresenius Environmental Bulletin 27(10): 7079-7089.
54. Saldarriaga, J.G., West, D.C., Tharp, M.L., Uhl, C., 1988. Long-term chronosequence of forest succession in the upper Rio Negro of Colombia and Venezuela. Journal of Ecology 76(4): 938-958.
55. Saraçoğlu, Ö., 1986. Karadeniz Yöresi Göknar Meşçerelerinde Artım ve Büyüme. İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul.
56. Saraçoğlu, Ö., Bozkuş, F. 1996. Terkos Kumulunun fıstık ve sahil çamlarıyla yapılan ağaçlandırmasında kumul tespit yöntemlerinin başarısı. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi A 46 (2): 59-70.
57. Saranay, S., 2017. Ankara Orman Bölge Müdürlüğü’ndeki Genç Doğal Karaçam (Pinus nigra) Meşcerelerinde Bitkisel Kütle Miktarlarının Belirlenmesi. İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
58. Sargıncı, M., 2014. Batı Karadeniz Orman Ekosistemlerinde Ölü Örtü Dinamiği, Düzce Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Düzce.
59. Sarıyıldız, T., Tanı, M., 2022. Root biomass and root carbon and nitrogen stocks of ash, alder, and oak stands in Karacabey Floodplain Forest. Forestist 73(1): 97-107. DOI: 10.5152/forestist.2022.22021
60. Sarıyıldız, T., 2015. Effects of tree species and topography on fine and small root decomposition rates of three common tree species (Alnus glutinosa, Picea orientalis and Pinus sylvestris) in Turkey. Forest Ecology and Management 335: 71-86. doi.org/10.1016/j.foreco.2014.09.030
61. Say, Ş., 2016. Çerkeş Orman İşletme Şefliği Doğal ve Plantasyon Genç Sarıçam Bireylerinin Toprak Üstü ve Toprak Altı Biyokütle Miktarları. Bartın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bartın.
62. Solla-Gullón, F., Álvarez, P., Balboa, M.A., Rodríguez Soalleiro, R.J., Merino, A., 2005. Growing stock-based assessment of the carbon stock in a pilot zone of northern Spain: Comparison of biomass equations and biomass expansion factors. Annals of Forest Science 62(8). https://www.afs-journal.org/articles/forest/pdf/2005/08/F5085.pdf
63. Sun, O., Uğurlu, S., Araslı, B. 1976. Stepe geçiş yörelerindeki sarıçam meşçerelerinde biyolojik kütlenin Saptanması, Ormancılık Araştırma Enstitüsü. Teknik Bülten No: 80, Ankara.
64. Tolunay, D. 2012. Bolu-Aladağ’daki genç sarıçam meşcereleri için oluşturulan bitkisel kütle denklemleri ve katsayıları. Journal of the Faculty of Forestry, Istanbul University 62(2): 97-111.
65. Tolunay, D., Makineci, E., Şahin, A., Özturna, A.G., Pehlivan, S. Abdelkaim, M.M.A., 2017. İstanbul-Durusu Kumul Alanlarındaki Sahil Çamı (Pinus pinaster Ait.) Ve Fıstık Çamı (Pinus pinea L.) Ağaçlandırmalarında Karbon Birikimi. TÜBİTAK-TOVAG, Proje No: 114O797.
66. Tüfekçioğlu, A., Güner, S., 2008. Artvin-Murgul Yalancı Akasya Ağaçlandırmalarının Odun Üretimi, Biyokütle, Karbon Depolama, Toprak Islahı ve Erozyonu Önleme Yönlerinden Araştırılması. TÜBİTAK-TOVAG, Proje No: 106O418.
67. Tüfekçioğlu, A., Küçük, M., 2010. Saf Sarıçam Meşcerelerinde Kök Kütlesi, Kök Üretimi ve Kök Karbon Depolama Miktarlarının Yaş Sınıflarına Göre Değişimi. III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, 20-22 Mayıs 2010, Artvin, Cilt: III: 1030-1037.
68. Tüfekçioğlu, A., Güner, S., Tilki, F., 2005a. Thinning effects on production, root biomass and soil properties in a young oriental beech stand in Artvin, Turkey. Journal of Environmental Biology 26(1): 91-95.
69. Tüfekçioğlu, A., Sarıyıldız, T., Güner, S., Küçük, M., 2005b. Artvin Genya Dağı Yöresi Doğu Ladini Meşcerelerinde Kök Kütlesi, Yıllık İbre Dökümü ve Toprak Solunumu Miktarlarının Değişimleri. Karadeniz Teknik Üniversitesi Ladin Sempozyumu, 20-22 Ekim 2005, Trabzon, Cilt I: 123-129.
70. Tüfekçioğlu, A., Küçük, M., Kırış, K., Zengin, O., 2010. Saf Ve Karışık Sarıçam Meşcerelerinde Kalın Kök Kütlesi Miktarı Ve Bunu Etkileyen Etmenler. III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, 20-22 Mayıs 2010, Artvin, Cilt: III: 1038-1044.
71. Ülküdür, M., 2010. Antalya Orman Bölge Müdürlüğü Sedir Meşcerelerinin Biyokütle Tablolarının Düzenlenmesi. Bartın Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bartın.
72. Yağcı, V., 2010. Hopa Cankurtaran Mevkiindeki Sık Ve Seyrek Yetiştirilen Ve Ilk Aralama Çağına Gelen Doğu Kayını Meşcerelerinin Biyokütle Özelliklerinin Belirlenmesi. Artvin Çoruh Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Artvin.
73. Yavuz, H., Mısır, N., Mısır, M., Tüfekçioğlu, A., Karahalil, U., Küçük, M., 2010. Karadeniz Bölgesi Saf ve Karışık Sarıçam (Pinus slyvestris L.) Meşcereleri İçin Mekanistik Büyüme Modellerinin Geliştirilmesi, Biyokütle ve Karbon Depolama Miktarlarının Belirlenmesi. TÜBİTAK-TOVAG, Proje No: 106O274.
74. Zianis D., 2008. Predicting mean aboveground forest biomass and its associated variance. Forest Ecology and Management 256(6): 1400-1407.