367
KARIŞIK MEŞCERELERDE TÜRLER ARASI BONİTET ENDEKS TAHMİNİ
İlker ERCANLI
1
, Aydın KAHRİMAN
1
, Hakkı YAVUZ
1
1
Karadeniz Teknik Üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği Bölümü, 061080 Trabzon,
ercanli@ktu.edu.tr
ÖZET
Karışık meşcerelerde karışımı oluşturan türlerden her biri için yeterli sayı ve nitelikte bonitet ağacı
bulunmaması durumunda türler arası bonitet endeks tahmini denklemlerinden yararlanılmaktadır. Denklemlere
ilişkin parametre tahminlerinde En Küçük kareler Yöntemi (E.K.K.) yerine, Geometrik Ortalama Regresyonu
(G.O.R.),
Geometric Mean Regression (GMR),
önerilmektedir. Bu çalışmada, Bursa Orman Bölge Müdürlüğü,
Bursa Orman İşletme Müdürlüğü, Kestel Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan Karaçam-Kayın
karışık meşcerelerinden alınan 50 deneme alanı verileri kullanılarak, Karaçam-Kayın karışık meşcereleri için
Türler Arası Bonitet Endeks Tahmin Denklemleri (
Site Index Conversion Equations)
geliştirilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Bonitet Endeksi, Geometrik Ortalama Regresyonu, Karışık Meşcereler
SITE INDEX ESTIMATION BETWEEN SPECİES FOR MIXED STANDS
ABSTRACT
The site index estimations can be incorrect for one of tree species in lower crown layer in mixed
stands. For this situation, the equations estimating site index for tree species in lower crown layer from tree
species in higher crown layer position must be developed to accurate site index estimations. In developing
these equations, Geometric Mean Line Regression Technique,
GMLR
, was proposed to Ordinary Least
Squares,
OLS
. In this study, fifty sample plots from Kestel Forest Enterprise, Bursa Forest District Directorship,
were used. Site Index Conversion Equations were developed to estimate site index for tree species in lower
crown layer from tree species in higher crown layer position. Also, Geometric Mean Line Regression Technique
was particularly explained to estimate the parameters of Site Index Conversion Equations.
Keywords: Site Index, Geometric Mean Line Regression, Mixed Stands
1. GİRİŞ
Meşcere hacim ve hacim elemanları, meşcere yaşı ve sıklığı yanında yetişme ortamı
verim gücüne bağlı olarak da değişmektedir. Bu bakımdan meşcereler arasındaki verim
gücü farklılıklarını ortaya koymak ve derecelendirmek; başta planlama olmak üzere birçok
ormancılık uygulamasında büyük bir önem taşımaktadır.
Eşityaşlı meşcerelerde, yetişme ortamı verim gücünü belirlemede farklı bir çok
yöntem olmasına karşın, meşcerelerde hakim durumdaki ağaçların yaş-boy ilişkisine
dayanan ve standart yaştaki üst boy olarak da tanımlanan bonitet endeksi, basit, pratik,
temsil gücünün yüksek olması ve meşcere sıklığından önemli düzeyde etkilenmemesi
nedeniyle yetişme ortamı verim gücünün belirlenmesinde en çok tercih edilen bir
yöntemdir (Kalıpsız, 1998, Gadow and Hui, 1999).
Yetişme ortamı verim gücünü belirlenmesinde meşcere yaşı-üst boyu ilişkisine
dayanan bonitet endeks tahminleri, meşcerelerdeki hakim durumdaki galip (dominant)
III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi
20-22 Mayıs 2010
Cilt: I Sayfa: 367-371
368
veya ortak galip (co-dominant) ağaçların yaş ve boy ölçümlerini esas almaktadır. Çünkü
galip ve ortak galip ağaçlar diğer ağaçlara göre daha az baskı gören ve dolayısıyla
meşcere verim gücünü en iyi yansıtan ağaçlardır (Carmean, 1979). Karışık meşcerelerde
karışımı oluşturan türlerden her biri için yeterli sayı ve nitelikte bonitet ağacı bulunmaması
durumunda ise, türler arası bonitet endeks tahmini denklemlerinden yararlanılmaktadır.
Çünkü alt tabakadaki ağaçlar, üst tabakadaki ağaçların baskıları sonucunda meşcerenin
verim gücünü yansıtamayacaklardır. Karışık meşcereler için oluşabilecek bu gibi
durumlarda, yeterli sayı ve özellikte bonitet ağacı bulunan tür için hesaplanan bonitet
endeksi yardımıyla, yeterli sayı ve nitelikte bonitet ağacı bulunmayan türün bonitet
endeksi tahmin edilebilmektedir. Bu tahminler için türler arası bonitet endeks
denklemelerinin kullanılması önerilmektedir (Carmean ve Vasilevsky, 1971; Carmean
1975; Hägglund, 1981). Çünkü türlerin boylanma trendleri farklı olsa dahi aynı büyüme
ortamını paylaşmaları nedeniyle araların istatistiksel anlamda bir ilişkinin olması beklenir.
Karışımdaki türlerin bonitet endeks değerleri arasında anlamlı bir istatistiksel fonksiyon
elde edilmesi durumunda, bir türün bonitet endeksi yardımıyla diğer türlerin bonitet
endeks değerlerini tahmin etmek mümkün olacaktır.
Karışık meşcereler için türler arası bonitet endeks tahminine ilişkin ilk modeller,
çeşitli araştırıcılar tarafından regresyon denklemleri ile geliştirilmiştir (Doolittle, 1958;
Foster, 1959; Carmean ve Vasilevsky, 1971; Carmean, 1979; Steele ve Cooper, 1986). Bu
denklemlere ilişkin parametre tahminleri,
En Küçük Kareler
yöntemi ile yapılmıştır. E.K.K
yöntemi ile parametreleri tahmin edilen bu regresyon denklemleri ile A türünün bonitet
endeksi kullanılarak, B türünün bonitet endeksi tahmin edildikten sonra; diğer bir denklem
ile B türünün bonitet endeksi kullanıldığında, A türünün ilk aşamadaki değeri elde
edilememektedir. E.K.K yöntemi ile parametreleri tahmin edilen regresyon denklemleri, iki
yönlü ve birbiri ile uyumlu tahminleri sağlayamamaktadırlar. Bununla birlikte, karışık
meşcerelerde, türler arasındaki bonitet endeks tahminlerine ilişkin denklemlerle, iki yönlü
ve birbiri ile uyumlu tahminlere olanak sağlaması gerekir. Özellikle, A türünün fonksiyonu
olarak B türünün bonitet endeksinin tahminine yarayan X denklemi ile B’den A’nın tahmin
edilmesi amacıyla oluşturulacak Y denkleminin birbiriyle uyumlu ve iki yönlü sonuçlar
vermesini sağlamak üzere; Nigh (1995), Geometrik Ortalama Regresyon “Geometric Mean
Regression (GMR)” yöntemini kullanarak “
Türler Arası Bonitet Endeksi Dönüşüm
Denklemleri
(
Site Conversion Equations
)” oluşturulmuştur.
Bu çalışmada, Geometrik Ortalama Regresyon Yöntemi ayrıntılı olarak açıklanarak,
karışık meşcerelerde bonitet endeks tahminlerinde kullanılmak üzere Türler Arası Bonitet
Endeksi Dönüşüm Denklemlerinin geliştirilmesi (
Site Index Conversion Equations)
amaçlanmıştır.
2. MATERYAL VE YÖNTEM
Bu çalışmada, Bursa Orman Bölge Müdürlüğü, Bursa Orman İşletme Müdürlüğü,
Kestel Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan Karaçam-Kayın karışık
meşcerelerinden alınan 50 deneme alanı verileri kullanılmıştır. Örnek alanların büyüklüğü,
400 ile 800 m
2
arasında değişmektedir. Örnek alanlarda, Karaçam ve Kayın türlerinin
karışık olduğu meşcerelerden, her iki türün de üst tabakada olduğu meşcere yapıları
örneklenmiştir. Diğer taraftan karışıma giren türlerden herhangi birinin alt tabakada
olduğu meşcere yapıları örneklem dışında tutulmuştur. Örnek alanlardan hektarda 100
ağaç yöntemine göre belirlenen sayıda (400 m
2
için 4, 600 m
2
için 6 ve 800 m
2
için ise 8
369
adet ağaç) üst tabakadaki galip veya ortak galip ağaçlarda yaş ve boy ölçümleri
yapılmıştır. Her bir örnek alanda her iki tür için elde edilen üst boy ve yaş değerleri
kullanılarak, Kayın için Carus (1998) ve Karaçam için ise, Kalıpsız (1963) tarafından
geliştirilen bonitet endeks tabloları ile bonitet endeksleri hesaplanmıştır. Her iki tür için
elde edilen bonitet endeks değerleri arasındaki ilişkileri gösteren regresyon denklemleri
ise, Geometrik Ortalama Regresyon Yöntemi,
Geometric Mean Line Regression
, ile elde
edilmiştir.
2.1. Geometrik Ortalama Regresyon Yöntemi
İlk olarak Nigh (1995) tarafından geliştirilen ve ormancılık literatürüne kazandırılan
Geometrik Ortalama Regresyon Yöntemi,
Geometric Mean Line Regression
, A ile B ve B ile
A türlerinin bonitet endeks tahminleri için geliştirilen denklemlerin eğimlerinin geometrik
ortalamasına dayanmaktadır. GMR yöntemi ile türler arasında bonitet endeks
tahminlerinde kullanılan denklem (Nigh, 1995);
(1)
biçimindedir. Burada,
; i. türe ilişkin bonitet endeks değerini,
; j. türe ilişkin
bonitet endeks değerini,
m
; denklemin eğimini,
b
; denklemin sabit terimini
göstermektedir. Bu denklemlerde yer alan
m
ve
b
katsayılarının hesaplanmasına ilişkin
formüller aşağıda verilmiştir.
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(1)’nolu eşitlikte,
;
<0 ise, -1 ve
>0 ise, +1 değerini almaktadır.
3. BULGULAR
Kayın ve Karaçam karışık meşcereleri için Geometrik Ortalama Regresyon Yöntemi
ile geliştirilmiş Türler Arası Bonitet Endeksi Dönüşüm Denklemleri “
Site Conversion
Equations
” aşağıda verilmiştir;
370
Kayın;
(9)
R
2
=0.542, S
y.x
=1.873 m.
Karaçam;
(10)
R
2
=0.588, S
y.x
=1.926 m.
Yukarıda verilen bu denklemelerle her iki tür için birbiri ile uyumlu tahminler elde
edilebilmektedir. Örneğin, 9 nolu denklemde Karaçam bonitet endeksi 25 m alınırsa,
Kayına ilişkin bonitet endeksi 37.8163 m olarak tahmin edilmektedir. Kayın için 9 nolu
denklem ile elde edilen bu tahmin değeri, 10 nolu denklemde yerine konulduğunda,
Karaçam için bonitet endeksi doğrudan 25.0 m tahmin edilmektedir. Bu bakımdan GMR
yöntemi ile elde elden türler arası bonitet endeks tahminine ilişkin denklemlerin birbiri ile
uyumlu sonuçlar verdiği açıkça görülmektedir.
4. SONUÇLAR
Orman işletmelerinin planlanmasında, bu ormanlarının verim güçlerinin ve üretim
potansiyellerinin doğru ve tutarlı bir şekilde tahmin edilmesi büyük bir önem taşımaktadır.
Özellikle, ormanların üretim güçleri, bu ormanlara yapılan teknik müdahaleler yanında
ormanlık alanların yetişme ortamı verim güçlerine büyük oranda bağımlıdır.
Bu çalışmada, Bursa Orman Bölge Müdürlüğü, Bursa Orman İşletme Müdürlüğü,
Kestel Orman İşletme Şefliği Sınırları içerisinde yer alan Karaçam-Kayın karışık
meşcerelerinden alınan 50 örnek alan verilerine bağlı olarak Geometrik Ortalama
Regresyon “Geometric Mean Line Regression” yöntemi ile Türler Arası Bonitet Endeksi
Dönüşüm Denklemleri “
Site Conversion Equations
” geliştirilmiştir.
Bu denklemlerin geliştirilmesinde; karışık meşcerelerden her bir tür için yeterli
sayıda ve nitelikte bonitet ağaçları bulunmalı ve hatasız bir şekilde bonitet endeksleri
tahmin edilip, Türler Arası Bonitet Endeksi Denklemleri, Geometrik Ortalama Regresyonu
ile elde edilmelidir. Daha sonra ise, Karışık meşcerelerde alt tabakada olan veya üst
tabakada olup yeterli sayı veya nitelikte bonitet ağaçlarına sahip olmayan tür için bonitet
endeksi, üst tabakada yeterli sayıda ve nitelikte bonitet ağaçlarına sahip diğer türün
bonitet endeksi kullanılarak Türler Arası Bonitet Endeksi Denklemleri ile tahmin edilebilir.
Geliştirilen bu denklemlerin belirtme katsayıları ise, Kayın’ı tahmin eden denklem için
0.542 iken, Karaçam!ı tahmin eden denklem için 0.588’dir. Standart hataları ise, Kayın’ı
tahmin eden denklem için 1.873 m iken, Karaçam’ı tahmin eden denklem için 1.926 m’dir.
Özellikle, örnek sayısının artırılması ile daha güvenilir denklemler elde edilebilir
Geliştirilen Türler Arası Bonitet Endeksi Dönüşüm Denklemleri, karışık
meşcerelerde, bir türün alt tabakada olduğu veya üst tabakada olup yeterli sayı ve
nitelikte bonitet ağaçına sahip olmayan tür için doğru ve gerçekçi bonitet endeksi
tahminlerinde kullanılabilir. Çünkü bonitet tahminleri için uygun şartlara sahip olmayan
türün yaş-boy gelişimi, özellikle üst tabakada türün baskısından etkilenmiş olup, yetişme
ortamı verim gücünün göstergesi olarak kullanılması hatalı olabilecektir. Bununla birlikte,
371
üst tabakadaki türün bonitet endeksi ve geliştirilen Türler Arası Bonitet Endeksi Dönüşüm
Denklemleri kulanılarak, uygun şartlara sahip olamayan diğer türün bonitet endeksinin
tahmin edilmesi, daha doğru ve gerçekçi bonitet endeksi tahminleri sağlayacaktır. Ayrıca
bu denklemler, Geomerik Ortalama Regresyon tekniği ile elde edildiklerinden, her iki tür
için de birbiri ile uyumlu iki yönlü tahminler sağlayabilmektedir.
5. KAYNAKLAR
Kalıpsız, A., 1998. Orman Hasılat Bilgisi, İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları ,
İstanbul.
Gadow, K.V., Hui, G., 1999. Modelling forest development, Forestry Sciences, Kluwer
Academic Publisher, Dordrecht.
Carmean, W.H., 1979. Site İndex Comparisons Among Northern Hardwoods in Northern
Wisconsin and Upper Michigan, USDA Forest Service Research Paper NC-169.
Carmean, W. H., and A. Vasilevsky, 1971, Site-index comparisons for tree species in
northern Minnesota. USDA Forest Service Res. Pup. NC-169.
Carmean, W. H., 1975. Forest Site Quality Evaluation in The Unitedstates, Adv. Agron.,
27, 209-269.
Hägglund, B., 1981, Evaluation of forest site productivity, For. Abstr. 42(11): 515-527.
Doolitle, W.T., 1958, Site Index Comparisons for several forest species in the Southern
Appalachians, Proc. Soil Sci. Soc. Am. 22(5): 445-458.
Foster, R.W., 1959, Relation between site indices of eastern white pine and red maple.
Forest Science 5(3):279-291.
Steele, B. M. ve Cooper, S. V., 1986. Predicting Site Index and Height for Selected Tree
Species of Northern Idaho, USDA For. Serv. Res. Pap. INT-365, 16 s.
Nigh, G. D., 1995,The geometric mean regression line: A method for developing site index
conversion equations for species in mixed stands, Forest Science, 41 (1): 84-98.
Carus, S., 1998. Aynı Yaşlı Doğu Kayını (
Fagus Orientalis
Lipsky) Ormanlarında Artım ve
Büyüme, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Kalıpsız, A., 1963. Türkiye’de Karacam Meşçerelerini Tabi Bünyesi ve Verim Kudreti
Üzerine Araştırmalar, O.G.M. Yayınları, İstanbul.
0>
Dostları ilə paylaş: |