Çap-boy modelleri için örnek ağaç seçim ölçütlerinin geliştirilmesi

Yıl 2023, Cilt: 10 Sayı: 1, 61 - 79, 30.06.2023

Niyazi Özçankaya , Serdar Carus

https://doi.org/10.17568/ogmoad.1162142

Öz

Bu çalışmada plan ünitesi kapsamında kullanılacak çap-boy denklemlerinin düzenlenmesi için seçim yöntemi başarısı ve işlem süresi faktörleri gözetilerek en uygun örnek ağaç seçim yöntemlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bunun için aynıyaşlı ve saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinden seçilen 47 örnek alanda 1408 örnek ağaç ölçülmüştür. Örnek ağaçların seçimine ilişkin 54 farklı yöntem kurgulanmıştır. Her bir seçim yöntemi regresyon analizleri, başarı ölçüt setleri ve bağıl puanlama metotları ile değerlendirilmiş ve puanlarına göre sıralanmıştır. Seçim yöntemlerinin örnek alanlarda uygulanma süreleri en kısa yol optimizasyonları ve regresyon analizi yöntemleriyle hesaplanmıştır. En başarılı sonucu veren ve aynı zamanda uygulamadaki işlem süreleri en az olan seçim yöntemlerini belirlemek için Pareto optimal yöntem kullanılmıştır. Sonuç olarak, seçim yöntemleri içerisinde en başarılı yöntemin 16 numaralı, uygulama süresi en kısa olanın ise 1 numaralı yöntem olduğu tespit edilmiştir. Her iki faktör de dikkate alındığında ise 07, 14, 15, 16, 51, 08, 43 ve 49 numaralı seçim yöntemlerinin optimal çözüm kümesini oluşturduğu ortaya konulmuştur. İdeal noktaya en yakın çözümün Weise orta ağacı ve ona en yakın konumdaki iki adet ağaçla çalışan 14 numaralı yöntem olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Orman envanteri, Hacim tabloları, Çap boy modelleri, İş ölçümleri, Pareto optimal yöntem

Destekleyen Kurum

Orman Genel Müdürlüğü

Proje Numarası

15.3501/2017-2019-2020

Teşekkür

Bu makale, Orman Genel Müdürlüğü, Ege Ormancılık Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü 15.3501/2017-2019-2020 numaralı projesi sürecinde elde edilen verilerin değerlendirilmesi ile hazırlanmıştır. Çalışmada emeği geçen Dr. Mustafa BATUR, Dr. Alper VAHAPLAR, Prof. Dr. H. Oğuz ÇOBAN ve Prof. Dr. Yılmaz ÇATAL’a teşekkür ederiz.

Development of sample tree selection criteria for diameter-height models

Öz

In this study it is aimed to determine the optimal sample tree selection methods based on the success of the selection method and the processing time factors for the arrangement of the diameter-height equations within the scope of the plan unit. For this study, from the even-aged and pure red pine stands 1408 sampling trees were measured in the 47 sample areas. The selection of sample trees was designed by 54 different methods. The each selection method was evaluated with regression analysis, success criteria sets and relative scoring methods and ranked according to their scores. The processing times of the selection methods in the sample areas were calculated with the shortest path optimizations and regression analysis methods. The Pareto optimal method was used to determine the selection methods that gave the most successful results and at the same time have the shortest processing time. As a result, it was determined that method number 16 was the most successful method in scoring among the selection methods, while method number 1 was the shortest according to the processing time. When these two factors were both considered the 07, 14, 15, 16, 51, 08, 43 and 49 numbered selection methods constitute the optimal solution set. It has been determined that the nearest solution to the ideal point is the method number 14, which works with the Weise middle tree and the two trees closest to it.

Anahtar Kelimeler

Forest inventory, Volume tables, Diameter-height models, Work measurements, Pareto optimal method

Proje Numarası

15.3501/2017-2019-2020

Kaynakça

• Alpar, R., 2017. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler. Detay Yayıncılık, Ankara.
• Arabatzis, A.A., Burkhart, H.E., 1992. An evaluation of sampling methods and model forms for estimating height-diameter relationships in loblolly pine plantations. Forest Science 38(1): 192-198.
• Aydın, D., 2014. Uygulamalı Regresyon Analizi/Kavramlar ve R hesaplamaları. Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara.
• Aylak Özdemir, G., 2013. Trakya Meşe Ormanlarında Artım ve Büyüme İlişkileri. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Carus, S., Çatal, Y., 2017. Ağlasun yöresi kızılçam (Pinus brutia Ten.) ağaçlandırmaları için bazı çap-boy modellerinin kıyaslanması. Türkiye Ormancılık Dergisi 18(2): 94-101.
• Carus, S., Akguş, Y., 2018. Tarsus yöresi fıstıkçamı (Pinus pinea L.) meşcereleri için çap-boy modellerinin geliştirilmesi. Türkiye Ormancılık Dergisi 19(1): 1-8.
• Castedo- Dorado, F., Diéguez-Aranda, U., Barrio Anta, M., Sánchez Rodríguez, M., Gadow K.V., 2006. A generalized height–diameter model including random components for radiata pine plantations in northwestern Spain. Forest Ecology and Management 229:202-213.
• Cawley, G.C., Talbot, N.L.C., 2010. On over-fitting in model selection and subsequent selection bias in performance evaluation. Journal of Machine Learning Research 11(70): 2079-2107.
• Colbert, K.C., Larsen, D.R., Lootens, J.R., 2002. Height- diameter equations for thirteen Midwestern bottomland hardwood species. Northern Journal of Applied Forestry 19:171-176.
• Çatal, Y., 2009. Batı Akdeniz Bölgesi Kızılçam (Pinus brutia Ten.) Meşcerelerinde Artım ve Büyüme. Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
• Çatal, Y., 2012. Göller yöresinde yalancı akasya, Anadolu karaçamı ve Toros sediri ağaç türleri için çap-boy modeli. Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 13(2): 92-96.
• Çatal, Y., Güneş, S., 2016. Isparta yöresi kızılçam meşcerelerinde çap dağılımının örnek alan ağaç sayısına göre modellenmesi. Türkiye Ormancılık Dergisi 17(2): 166-173.
• Dutca, I., Mather, R., Ioraş, F., 2020. Sampling trees to develop allometric biomass models: How does tree selection affect model prediction accuracy and precision? Ecological Indicators 117: 106553.
• Ercanlı, İ., Kahriman, A., Yavuz, H., 2012. Trabzon Orman Bölge Müdürlüğü doğu ladini-sarıçam karışık meşcereleri için karışık etkili doğrusal olmayan regresyon denklemleri ile doğu ladini çap-boy modellerinin geliştirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 13(2): 75-84.
• Ergül, E.U., 2010. Çok Amaçlı Genetik Algoritmalar: Temelleri ve Uygulamaları. Doktora Tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun.
• Erkan, N., Aydın, A.C., Birkan, M.B., 2010. Dikili satış uygulamalarında hacim belirlenmesinde çift girişli hacim tablosunun kullanımı. Orman Mühendisliği Dergisi 47: 20-25.
• Gimaret-Carpentier, C., Pelissier, R., Pascal, J.P., Houllier, F., 1998. Sampling strategies for the assessment of tree species diversity. Journal of Vegetation Science 9(2): 161-172.
• Günel, H.A., 1973. Ağaç Serveti Miktarının Tayininde Kullanılabilecek Metodlar Üzerine Araştırmalar. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları, İstanbul.
• Güneş, S., 2015. Isparta Yöresi Kızılçam Meşcerelerinde Çap Dağılımının Örnek Alan Ağaç Sayısına Göre Modellenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
• Huang, S., Titus, S.J., Wiens, D.P., 1992. Comparison of nonlinear height-diameter functions for major Alberta tree species. Canadian Journal of Forest Research 22: 1297-1304.
• Jayaraman, K., Zakrzewski, W.T., 2001. Practical approaches to calibrating height-diameter relationships for natural sugar maple stands. Forest Ecology and Management 148: 169-177.
• Kalıpsız, A., 1984. Dendrometri. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi, Yayın No: 3149/354, İstanbul.
• Kaya, S., Fığlalı, N., 2016. Çok amaçlı optimizasyon problemlerinde Pareto optimal kullanımı. Sosyal Bilgiler Araştırma Dergisi 5(2): 12-18.
• Knowe, S.A., 1994. Effect of competition control treatments on height-age and height-diameter relationships in young Douglas-fir plantations. Forest Ecology and Management 67: 101-111.
• Köhl, M., Magnussen, S., Marchetti, M., 2006. Sampling Methods, Remote Sensing and GIS Multiresource Forest Inventory. Springer, Berlin.
• Lappi, J., 1991. Calibration of height and volume equations with random parameters. Forest Science 37(3): 781-801.
• Larsen, D.R., Hann, D.W., 1987. Height–Diameter Equations for Seventeen Tree Species in Southwest Oregon. Oregon State University Papers, Corvallis.
• Loetsch, F., Zöhrer, F., Haller, K.E., 1973. Forest Inventory. Vol.2 BLV Verlagsgesellschaft mbH, München, Germany.
• Lootens, J.R., Larsen, D.R., Shifley, S.R., 2007. Height-diameter equations for 12 upland species in the Missouri Ozark Highlands. Northern Journal of Applied Forestry 24(2): 149-152.
• Mısır, N., 2010. Generalized height-diameter models for Populus tremula L. stands. African Journal of Biotechnology 9: 4348- 4355.
• MPM, 1974. İş Etüdü. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Ankara.
• Neyişçi, T., 1987. Kızılçamın doğal yayılışı. Öktem, E. (Ed.), Kızılçam, Ormancılık Araştırma Enstitüsü Yayınları, Ankara, pp. 15-22.
• OGM, 2015. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü, İzmir Orman İşletme Müdürlüğü, Gaziemir Orman İşletme Şefliği, Ekosistem Tabanlı Fonksiyonel Amenajman Planı. Orman Genel Müdürlüğü, Ankara.
• OGM, 2017. Ekosistem Tabanlı Fonksiyonel Amenajman Planlarının Düzenlenmesine Ait Usul ve Esaslar, Tebliğ No:299. Orman Genel Müdürlüğü, Ankara.
• OGM, 2021. 2020 Türkiye Orman Varlığı. Orman Genel Müdürlüğü, Ankara.
• Özçankaya, N., Batur, M., 2022. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü fıstıkçamı (Pinus pinea L.) meşcerelerinde kütük çapı–göğüs çapı ilişkisinin modellenmesi. Ormancılık Araştırma Dergisi 9(1): 44-60.
• Özçelik, R., Çapar, C., 2014. Antalya yöresi doğal kızılçam meşcereleri için genelleştirilmiş çap-boy modellerinin geliştirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 15: 44-52.
• Özer, E., Uğurlu, S., 1976. Ormancılıkta Ağaç Servetinin İstenen Doğrulukta Elde Edilmesinde Uygun Örnek Alan Büyüklüğü ve Sıklığının Saptanması. Ormancılık Araştırma Enstitüsü Yayınları, Ankara.
• Prodan, M., 1965. Holzmesslehre. J. D. Sauerlander’s Verlag. Frankfurt AM Main, Germany.
• Ratkowsky, D.A., 1989. Handbook of Nonlinear Regression Models. Marcel Dekker INC., New York.
• Sakıcı, O.E., 2009. Ağaç Serveti Envanterinde Kullanılan Çeşitli Örnekleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Doktora Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
• Sakıcı, O.E., Sağlam, F., Seki, M., 2018. Kastamonu Orman Bölge Müdürlüğü karaçam meşcereleri için tek ve çift girişli ağaç hacim denklemleri. Turkish Journal of Forestry 19(1): 20-29.
• Sharma, M., Zhang, S.Y., 2004. Height–diameter models using stand characteristics for Pinus banksiana and Picea mariana. Scandinavian Journal of Forest Research 19:442-451.
• Soares, P., Tomé, M., 2002. Height–diameter equation for first rotation eucalypt plantations in Portugal. Forest Ecology and Management 166: 99-109.
• Sönmez, T., 2009. Generalized height-diameter models for Picea orientalis L. Journal Environmental Biology 30: 767-772.
• Sullivan, M.J.P., Lewis, S.L., Phillips, O.L., 2018. Field methods for sampling tree height for tropical forest biomass estimation. Methods in Ecology and Evolution 9(5): 1179-1189.
• Şenyurt, M., 2012. Batı Karadeniz yöresi sarıçam (Pinus sylvestris L.) meşcerelerinde kütük çapı-göğüs çapı ilişkileri. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 13(1): 79-87.
• Şirin, G., 1989. Doğu Karadeniz Yöresindeki Ağaçlandırma İşlerine İlişkin İş Analizleri ve Standart Zamanlar. Ankara, Ormancılık Araştırma Enstitüsü Yayınları.
• URL-1, 2018. National Institute of Standarts and Technology. Appendix B. Random Number Tables. https://www.nist.gov/sites/default/files/documents/2017/04/28/AppenB-HB133-05-Z.pdf./ (Ziyaret tarihi: 09.04.2018).
• URL-2, 2018. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/ (Ziyaret tarihi: 10.11.2018)
• Vanclay, J.K., 1994. Modelling Forest Growth and Yield:Applications to Mixed Tropical Forests. CAB International, Wallingford, UK.
• Wang, C.H., Hann, D.W., 1988. Height-Diameter Equations Sixteen Tree Species in The Central Western Willamette Valle of Oregon. Oregon State Universty Papers, Corvallis.
• Wykoff, W.F., Crookston, N.L., Stage, A.R., 1982. User's guide to the Stand Prognosis Model. USDA Forest Service. General Technical Report. INT-133, Utah.