Modeling diameter distributions in Önsen natural stone pine (Pinus pinea L.) stands

Öz

In this study, parameters of Weibull function with three parameters were predicted for natural Stone Pine stands in Önsen town, which is in Kahramanmaraş Regional Directorate of Forestry Kahramanmaraş Directorate of State Forest Enterprise, Hartlap Forest Enterprise Chief. To model diameter distribution of natural Stone Pine, 30 sample plots were taken from field survey and six different methods were used for predicting parameters of Weibull function with three parameters. Error index values were applied for comparison of different parameter estimation methods. Percentile-Based method, which use 25%, 50% and 95% of diameter values together and have 2.967 average rank number, is the greatest successful function to define diameter distributions for Stone Pine based on error index values estimated by differences between actual diameter distribution and predicted diameter distribution in accordance with different parameter estimation methods.

Anahtar Kelimeler

• Diameter distribution
• Hybrid
• Probability density function
• Weibull distribution

Önsen doğal fıstıkçamı (Pinus pinea L.) meşcerelerinde çap dağılımlarının modellenmesi

Öz

Bu çalışmada Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğü, Kahramanmaraş Orman İşletme Müdürlüğü, Hartlap Orman İşletme Şefliğinde Önsen mahallesindeki doğal fıstıkçamı meşcerelerinin çap dağılımlarının modellenmesine ilişkin 3 parametreli Weibull fonksiyonunun parametrelerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, alınan 30 adet örnek alandan elde edilen verilere bağlı olarak, doğal fıstıkçamı meşcerelerinin çap dağılımlarını modellemek üzere kullanılan 3 parametreli Weibull fonksiyonunun parametrelerinin tahmin edilmesinde dağılımın yüzdelik değerlerine dayanan 6 farklı formül kullanılmıştır. Farklı parametre tahmin formüllerinin başarıları Rennolds vd. (1988) tarafından geliştirilen hata indeksi değerleri yardımıyla ortaya konulmuştur. Örnek alanların aktüel çap dağılımları ile Weibull dağılımına ilişkin farklı parametre tahmin yöntemleri ile elde edilen tahmini çap dağılımları arasındaki farklara dayanan hata indeksi değerlerine göre yapılan başarı sıralamasında; 2.967’lik ortalama sıra numarasına sahip olan %25, %50 ve %95’lik çap değerlerini birlikte kullanan yüzdelik (Percentile-Based) yöntemi, fıstıkçamı meşcerelerinin çap dağılımını modellemede en başarılı parametre tahmin yöntemi olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Çap dağılımı
• Hibrit
• Olasılık yoğunluk fonksiyonu
• Weibull dağılımı

Kaynakça

1. Bailey, R.L., Dell, T.R., 1973. Quantifying diameter distributions with the Weibull function. Forest Science, 19: 97–104.
2. Bailey, R.D., 1980. Individual tree growth derived from diameter distribution models. Forest Science, 26: 626–632.
3. Bailey, R.L., Burgan, T.M., Jokela, E.J., 1989. Fertilized mid-rotation-aged slash pine plantations, stand structure and yield prediction models. Southern Journal of Applied Forestry, 13(2): 76-80.
4. Başkent, E.Z., Köse, S., Yolasığmaz, H.A., Çakır, G., Keleş, S., 2002. Orman amenajmanında yeni açılımlar çerçevesinde planlama sürecinin tasarımı. Orman Amenajmanında Kavramsal Açılımlar Sempozyumu, 18-19 Nisan, Bahçeköy, İstanbul. s. 23-37.
5. Başkent, E.Z., Köse, S., Terzioğlu, S., Başkaya, Ş., Altun, L., 2005. Biyolojik çeşitliliğin orman amenajman planlarıyla bütünleştirilmesi: GEF Projesi Yansımaları-I (Tasarım), Orman Mühendisliği Dergisi, Sayı: 4-6, Cilt: 42, 31-37.
6. Bliss, C.I., Reinker, K.A., 1964. A lognormal approach to diameter distributions in even-aged stands. Forest Science, 10: 350–360.
7. Borders, B.E., Patterson, W.D., 1990. Projecting stand tables: A comparison of the Weibull diameter distribution method, a percentile-based projection method, and a basal area growth projection method. Forest Science, 36(2): 413-424.
8. Cao, Q.V., 1997. A method to distribution mortality in diameter distribution models. Forest Science, 43(3): 435-441.

9. Cao, Q.V., 2004. Predicting parameters of a Weibull function for modeling diameter distribution. Forest science, 50(5): 682-685.
10. Carus, S., 1996. Aynı yaşlı Doğu kayını (Fagus orientalis Lipsly.) meşcerelerinde çap dağılımının bonitet ve yaşa göre değişimi. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 46: 171-181.
11. Carus, S., Çatal, Y., 2008. Kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinde 7 ağaç örnek nokta yöntemiyle meşcere ağaç sayısının çap basamaklarına dağılımının belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 2: 158-169.
12. Clutter, J.L., Bennett, F.A., 1965. Diameter distributions in old-field slash pine plantation. Georgia Forest Research Council, Report No.13.
13. Dal, E., 2019. Kastamonu yöresi sarıçam meşcerelerinde çap dağılımlarının modellenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Kastamonu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kastamonu.
14. Ercanlı, İ., 2010. Trabzon ve Giresun Orman Bölge Müdürlükleri sınırları içerisinde yer alan Doğu ladini (Picea orientalis (l.) Link)-sarıçam (Pinus sylvestris l.) karışık meşcerelerine ilişkin büyüme modelleri. Doktora Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
15. Ercanlı, İ., Yavuz, H., 2010. Doğu ladini (Picea orientalis (L.) Link)-sarıçam (Pinus sylvestris L.) karışık meşcerelerinde çap dağılımlarının olasılık yoğunluk fonksiyonları ile belirlenmesi. Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 10(1): 68-83.
16. Hafley, W.L., Schreuder, H.T., 1977. Satistical distribution for fitting diameter and height data in even-aged stands. Canadian Journal of Forest Research, 7: 481-487.
17. Johnson, N.L., 1949. Systems of frequen cycurves generated by methods of translation. Biometrika, 36: 149-176. Kahriman, A., Yavuz, H., 2011. Sarıçam (Pinus sylvestris L.)-Doğu kayını (Fagus orientalis Lipsky) karışık meşcerelerinde çap dağılımlarının olasılık yoğunluk fonksiyonları ile belirlenmesi. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 12 (2): 109-125.
18. Knoebel, B.R., Burkhart H.E., Beck, D.E., 1986. A grow than dyield model forthinned stands of yellow-poplar. Forest Science, 32(2): 27-62.
19. Knowe, S.A., 1992. Basal area and diameter distribution models for loblolly pine plantations with hardwood competition in the Piedmont and Upper Coastal Plain. Southern Journal of Applied Forestry, 16(2): 93-98.
20. Knowe, S.A., Foster, G.S., Rousseau, R.J., Nance, W.L., 1994. Eastern cottonwood clonal mixing study: Predicted diameter distributions. Canadian Journal of Forest Research, 24(2): 405-414.
21. Knowe, S.A., Ahrens, G.R., DeBell, D.S., 1997. Comparison of diameter-distribution-prediction, stand-table-projection, and individual-tree-growth modeling approaches for young red alder plantations. Forest Ecology and Management, 98(1): 49-60.
22. Laar, A., Akça, A., 2007. Forest Mensuration. Springer, The Netherlands:, 383 s.
23. Leak, W.B., 1965. The J-shaped probability distribution. Forest Science, 11(4): 405-409.
24. Liu, C., Zhang, S.Y., Lei, Y., Newton, P.F., Zhang, L., 2004. Evaluation of three methods for predicting diameter distributions of black spruce (Picea mariana) plantations in central Canada. Canadian Journal of Forest Research, 34(12): 2424-2432.
25. Maltamo, M., Puumalainen J., Paivinen R., 1995. Comparison of Beta and Weibull Functions for modeling basal area diameter distributions in stands of Pinus sylvestris and Picea abies. Scandinavian Journal of Forest Research, 10: 184-295.
26. Maltamo, M., 1997. Comparing basal area diameter distributions estimated by tree species and for the entire growing stock in a mixed stand. Silva Fennica, 31: 53–65.
27. Meyer, W.H., Stevenson, D.D., 1943. The structure and growth of virgin beach birch- maple-hemlock forests in northern pennsylvania. Journal of Agricultural Research, 67: 465-484.
28. Nelson, T.C., 1964. Diameter distribution and growth of loblollypine. Forest Science, 10: 105–115.
29. Nord-Larsen, T., Cao, Q.V., 2006. A diameter distribution model for even-aged beech in Denmark. Forest Ecology and Management, 231(1-3): 218-225.
30. Packard, K. C., 2000. Modeling tree diameter distributions for mixed-species conifer forests in the northeast United States. Master Thesis, State University Of New york, New York, USA.
31. Palahí, M., Pukkala, T., Trasobares, A., 2006. Modelling the diameter distribution of Pinus sylvestris, Pinus nigra and Pinus halepensis forest stands in Catalonia using the truncated Weibull function. Forestry, 79(5): 553-562.
32. Podlaski, R., 2006. Suitability of the selected statistical distributions for fitting diameter data in distinguished development stages and phases of near-natural mixed forests in the Świętokrzyski National Park (Poland). Forest Ecology and Management, 236(2-3): 393-402.
33. Poudel, K. P., 2011. Evaluation of methods to proedict Weibull parameters for characterizing diameter distributions, MSc, Louisiana State University, USA.
34. Poudel, K.P., Cao, Q.V., 2013. Evaluation of methods to predict Weibull parameters for characterizing diameter distributions. Forest Science, 59(2): 243-252.
35. Pukkala, T., Saramäki, J., Mubita, O., 1990. Management planning system for tree plantations. A case study for Pinus kesiya. Silva Fennica, 24(2): 171-180. Rennolls, K., Geary, D.N., Rollinson, T.J.D., 1985. Characterizing diameter distributions by the use of the Weibull distribution. Forestry: An International Journal of Forest Research, 58(1): 57-66.
36. Reynolds, M.R., Burk, T.E., Huang, W.C., 1988. Goodness-of-fit tests and model selection procedures for diameter distribution models. Forest science, 34(2): 373-399.
37. Sakıcı, O.E., Gülsunar, M., 2012. Diameter distribution of bornmullerian fir in mixed stands. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty, 12(3): 263-270.
38. Sakıcı, O. E., Seki, M., Sağlam, F., Akyıldız, M. H., 2016. Modeling diameter distributions of black pine stands in Taşköprü region. International Forestry Symposium, 07-10 December, Kastamonu, Turkey, pp. 521-535.
39. Saraçoğlu, Ö., 1988. Karadeniz Yöresi Göknar Meşçerelerinde Artım ve Büyüme. OGM Yayınları, Ankara.
40. Samaraki, J., 1992. A growth and yield prediction model of pinus kesiya in zambia. Acta Forestalia Fennica, 230: 68.
41. SAS Institute Inc. 2004. SAS/STAT 9.1 User's Guide: Statistics, Version 9.1, SAS Institute Inc., Cary, NC.
42. Smalley, G.W., (1974). Yield tables and stand structure for loblolly pine plantations in Tennessee, Alabama, and Georgia highlands. USDA Forest Service, Research Paper, SO-96.
43. Sönmez, T., Günlü, A., Karahalil, U., Ercanlı, İ., Şahin, A., 2010. Saf Doğu ladini meşcerelerinde çap dağılımının modellenmesi. III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, 20-22 Mayıs, Artvin, s. 388-398.
44. Weibull, W., 1951. A statistical distribution function of wide applicability. Journal of Applied Mechanics, 18: 293–297.
45. Yavuz, H., 1995. Taşköprü orman işletmesinde sarıçam ve karaçam için uyumlu gövde çapı, gövde hacmi ve hacim oran denklem sistemlerinin geliştirilmesi. Basılmamış Doçentlik Tezi, Trabzon. .
46. Yavuz, H., Gül, A.U., Mısır, N., Özçelik, R., Sakıcı, O.E., 2002. Meşcerelerde çap dağılımlarının düzenlenmesi ve bu dağılımlara ilişkin parametreler ile çeşitli meşcere öğeleri arasındaki ilişkilerin belirlenmesi. Orman Amenajmanında Kavramsal Açılımlar ve Yeni Hedefler Sempozyumu, 18-19 Nisan, İstanbul. s. 203-212.
47. Yılmaz, M., Tonguç, F., Bozali, N., 2010. Kahramanmaraş-Önsen doğal fıstıkçamı ormanı üzerine genel bir değerlendirme. III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, 20-22 Mayıs, Artvin, Cilt III, s. 895-904.
48. Zöhrer, F., 1969. Ausgleich von Häufigkeitsverteilungen mit hilfe der beta-funktion. Forstarchiv, 40(3): 37-42.