How stem defects affect the capability of optimum bucking method?

Abstract

How stem defects affect the capability of optimum bucking method?

Abstract: In forest harvesting activities, computer-assisted optimum bucking method increases the economic value of harvested trees. The bucking decision highly depends on the log quality grades which mainly vary with the surface characteristics such as stem defects and form of the stems. In this study, the effects of stem defects on optimum bucking method was investigated by comparing bucking applications which were conducted during the logging operations in two different Brutian Pine (Pinus brutia Ten) stands. In the applications, the first stand contained the stems with relatively more stem defects than that of the stems in the second stand. The average number of defects per log for sample trees in the first and the second stand was recorded as 3.64 and 2.70, respectively. The results indicated that optimum bucking method increased the average economic value of harvested trees by 15.45% and 8.26 % in the stands, respectively. Therefore, the computer-assisted optimum bucking method potentially provides better results than that of traditional bucking method especially for the harvested trees with more stem defects.

Keywords: Tree surface properties, log quality grades, cross-cutting, Brutian pine

Gövde kusurları optimum boylama metodunun başarısını nasıl etkiler?

Özet: Orman ürünlerinin üretiminde kullanılan bilgisayar destekli optimum boylama metodu üretilen ağaçların ekonomik değerini arttırmaktadır. Boylama kararı, gövde kusurları ve gövde formu gibi yüzey karakteristiklerine göre değişen tomruk kalite sınıflarına bağlıdır. Bu çalışmada, gövde kusurlarının optimum boylama metodu üzerindeki etkisini incelemek için iki farklı Kızılçam (Pinus brutia Ten) meçceresinde üretim çalışmaları sırasında yürütülen boylama uygulamaları karşılaştırılmıştır. Uygulamalarda, birinci meçceredeki gövdeler ikinci meşceredekilere oranla daha fazla gövde kusuru içermektedir. Birinci ve ikinci meşcerelerde, örnek ağaçlarda her bir tomruk için ortalama kusur sayısı sırasıyla 3,64 ve 2,70 olarak kaydedilmiştir. Sonuçlar optimum boylama metodunun bu meşcerelerde üretilen ağaçların ortalama ekonomik değerini sırasıyla %15,45 ve %8,26 oranında arttırdığını göstermiştir. Buna göre, bilgisayar destekli optimum boylama metodu fazla sayıda gövde kusuru içeren ağaçlarda potansiyel olarak geleneksel boylama yöntemine göre daha iyi sonuçlar sağlamaktadır.

Anahtar kelimeler: Ağaç yüzeyi özellikleri, tomruk kalite sınıfları, seksiyonlara ayırma, kızılçam

 

Received: 19 December 2014  - Revised: 11 January 2015  - Accepted: 12 January 2015

 

To cite this article: Akay, A.E., Serin, H., Pak, M., 2015. How stem defects affect the capability of optimum bucking method?. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University 65(2): 38-45. DOI: 10.17099/jffiu.54455

Keywords

• Ağaç yüzeyi özellikleri, tomruk kalite sınıfları, seksiyonlara ayırma, kızılçam

Gövde kusurları optimum boylama metodunun başarısını nasıl etkiler?

Abstract

Orman ürünlerinin üretiminde kullanılan bilgisayar destekli optimum boylama metodu üretilen ağaçların ekonomik değerini arttırmaktadır. Boylama kararı, gövde kusurları ve gövde formu gibi yüzey karakteristiklerine göre değişen tomruk kalite sınıflarına bağlıdır. Bu çalışmada, gövde kusurlarının optimum boylama metodu üzerindeki etkisini incelemek için iki farklı Kızılçam (Pinus brutia Ten) meçceresinde üretim çalışmaları sırasında yürütülen boylama uygulamaları karşılaştırılmıştır. Uygulamalarda, birinci meçceredeki gövdeler ikinci meşceredekilere oranla daha fazla gövde kusuru içermektedir. Birinci ve ikinci meşcerelerde, örnek ağaçlarda her bir tomruk için ortalama kusur sayısı sırasıyla 3,64 ve 2,70 olarak kaydedilmiştir. Sonuçlar optimum boylama metodunun bu meşcerelerde üretilen ağaçların ortalama ekonomik değerini sırasıyla %15,45 ve %8,26 oranında arttırdığını göstermiştir. Buna göre, bilgisayar destekli optimum boylama metodu fazla sayıda gövde kusuru içeren ağaçlarda potansiyel olarak geleneksel boylama yöntemine göre daha iyi sonuçlar sağlamaktadır.

Keywords

• Tree surface properties, log quality grades, cross-cutting, Brutian pine

References

1. Akay, A.E., Sessions, J., Bettinger, P., Toupin, R., Eklund, A., 2006. Evaluating the salvage value of fire-killed timber by helicopter - Effects of time since fire and yarding distance. Western Journal of Applied Forestry 2(2):102-107.
2. Akay, A.E., Tutus, A., 2006. Using image analysis in estimating blue stain defects on fire-killed Brutian Pine (Pinus brutia). Wood Research 51(1):41-50.
3. Akay, A.E., 2009. The effects of forest harvesting techniques on optimum bucking application of Oriental Spruce (Picea orientalis) stands in Turkey. Austrian Journal of Forest Science 127(1): 25-36. Akay, A.E., Sessions, J., Serin, H., Pak, M., Yenilmez, N., 2010. Applying optimum bucking method in producing Taurus Fir (Abies cilicica) logs in Mediterranean Region of Turkey. Baltic Foresty 16(2):273-279. Barszcz, A., 1989. Analysis of the frequency of occurrence of wood defects in standing coniferous trees as an extension to evaluations of the quality of the raw material base. Sylwan 133(3): 31-38. Bishop, J.T., 1998. The Economics of Non-timber Forest Benefits: An Overview, IIED Gatekeeper Series, London, 18 pp. Bozkurt, Y., Goker, Y., 1981. Utilization of Forest Products, Istanbul University, Faculty of Forestry, Publication No: 2840, Istanbul, 297 pp. GDF, 2009. General Directorate of Forestry, Forest Production and Marketing Department, The Evaluation of Production and Marketing Activities in 2009.
4. Güller, B., 2007. Different thinning effects on wood-water relationship in Turkish Red Pine (Pinus brutia Ten.). SDU Faculty of Forestry Journal 11(1): 29-37.
5. Laroze, A.J., Greber, B.J., 1997. Using tabu search to generate stand-level, rule-based bucking patterns. Forest Science 43(2): 367-379.
6. Lowell, E.C., Willits, S.A., Krahmer, R.L., 1992. Deterioration of Fire-killed and firedamaged timber in the Western United States, U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station, Portland, OR, General Technical Report 292. 26 pp.
7. Olsen, E., Stringham, B., Pilkerton, S., 1997. Optimal Bucking: Two Trials with Commercial OSU BUCK Software.
8. Oregon State University, College of Forestry, Forest Research Laboratory, Research Contribution 16, 32 p.

9. Rebula, E., 1987. Cutting time and timber manufacturing of coniferous in view of forest sites. Gozdarski Vestnik 45(8): 381-388.
10. Serin, H., Akay, A.E., Pak, M., 2010. Estimating the effects of optimum bucking on the economic value of Brutian Pine (Pinus brutia) logs extracted in Mediterranean Region of Turkey. African Journal of Agricultural Research 5(9): 916-921.
11. Sessions, J., 1988. Making better tree bucking decisions in the woods: an introduction to optimal bucking. Journal of Forestry 86(10): 43-45.
12. Sessions, J., Layton, R., Guangda, L., 1988a. Improving tree bucking decisions: a net-work approach. The Compiler 6(1): 5-9.
13. Sessions, J., Olsen, E., Garland, J., 1989b. Tree bucking for optimal stand value with log allocation constraints. Forest Science 35(1): 271–276.
14. Susnjar, M., Krpan, A.P., Pentek, T., Horvat, D., Porsinsky, T., 2006. Influence of knots on classification of timber assortments of silver fir into quality classes. Wood Research 51(1): 51-58.
15. Uusitalo J., Isotalo J., 2005. Predicting knottiness of Pinus sylvestris for use in tree bucking procedures. Scandinavian Journal of Forest Research 20: 521-53