Meşcere bazlı orman envanterinde optimal örnekleme tasarımı; Sinop-Ayancık Orman İşletme Şefliğinde bir uygulama çalışması
Optimal sampling design in stand-based forest inventory; a case study from Sinop-Ayancik Management Unit
Yazar: ONUR ALKAN
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ÖZDEMİR
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Ormancılık = Forestry

Özet:
Meşcereyi oluşturan bileşenlerin çeşitliliğinin yüksek olması, sürdürülebilir orman işletmeciliğinin kriterlerinden birisi olan biyolojik çeşitliliğin arttırılması ve zenginleştirilmesi açısından önemli görülmektedir. Meşcere yapısal çeşitliliğini nitelendirmek amacıyla çok sayıda indeks geliştirilmiştir. Ancak bu indeksler için, örnekleme yönteminin ve örnek büyüklüğünün ne olacağı henüz belirsizdir. Dolayısıyla bu tez çalışmasında, meşcere çeşitlilik indeksleri için uygun örnekleme tasarımının belirlenmesi amaçlanmıştır. Sinop-Ayancık Orman İşletme Şefliği sınırları içindeki 25 adet meşcereden alınan 100 x 100 m büyüklüğünde deneme alanlarında; yatay çeşitlilik indeksleri (Karışım İndeksi, Kümelenme İndeksi, Baskınlık İndeksi) ve dikey çeşitlilik indeksleri (Gini Katsayısı ve L-Moment istatistiği) hesaplanmıştır. Daha sonra, 1 ha?lık 25 örnek alanda, açı sayım örneklemesi, tek ağaç örneklemesi, sabit alan örneklemesi ve altı ağaç örneklemesi yöntemlerinin farklı kombinasyonları kullanılarak meşcere çeşitlilik indeksleri tahmin edilmiştir. Sonra, gerçek değerlerle tahmin değerleri karşılaştırılmıştır. Ayrıca, tek ağaç örneklemesinin; basit rastgele, sistematik ve hat boyu olmak üzere üç ayrı biçimi test edilmiştir. Sabit alan örneklemesinde ise; 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700 ve 800 m2 örnek alanlar alınmak suretiyle farklı örnek alan büyüklüklerinin, çeşitlilik indekslerinin hesaplanmasındaki etkisi tespit edilmiştir.
Çalışma sonucunda, meşcere çeşitlilik indekslerinin tahmin edilmesinde, örnekleme yöntemlerinin ve örnek sayılarının etkisinin olduğu belirlenmiştir. İncelenen dikey çeşitlilik indeksleri olan, çap çeşitliliğine dayalı hesaplanan Gini Katsayısı ve L-Moment istatistiği ile komşuluğa dayalı çeşitlilik indeksleri olan Baskınlık ve Kümelenme indekslerinin, örnek alan büyüklüğüne daha duyarlı olduğu tespit edilmiştir. Ancak diğer bir komşuluğa dayalı indeks olan Karışım İndeksinin ise örnek alan büyüklüklerinden fazla etkilenmediği görülmüştür. Gini Katsayısı ve L-Moment istatistiği için 800 m2?lik tek bir örnek alanın yeterli olabileceği anlaşılmıştır. Ayrıca altı ağaç örneklemesinde, Lmoment istatistiği için 2; Gini Katsayısı için 3-4 adet örnek alan alınmasının uygun olduğu tespit edilmiştir. Tek ağaç örneklemesinde, Gini Katsayısı ve Lmoment istatistiği için 30 ağaçta yapılacak ölçümlerin yeterli olabildiği belirlenmiştir. Alan örneklemesi söz konusu olduğunda, Baskınlık İndeksi için 400 m2 ve Kümelenme İndeksi için 800 m2?lik bir büyüklüğün uygun olabileceği görülmüştür. Karışım İndeksi için ise, 500 m2?lik örnek alan büyüklüğünün yeterli olabileceği söylenebilir. Altı ağaç örneklemesinde optimal örnek sayısının, Bakınlık indeksi için 6; Kümelenme İndeksi için 4 ve Karışım İndeksi için 5 olduğu sonucuna varılmıştır. Tek ağaç örneklemesinde optimal örnek büyüklüğü; Baskınlık, Karışım ve Kümelenme indeksleri için 30 ağaç olarak belirlenmiştir. Önerilen örnekleme yöntemi ve örnek sayıları, önümüzdeki dönemlerde amenajman planlarının yapımında, meşcere çeşitliliğinin belirlenmesi söz konusu olursa, benzer meşcere özelliklerine sahip yörelerde kullanılabilir.
 
Anahtar Kelimeler: Optimal örnekleme tasarımı, örnek alan, meşcere düzeyinde envanter

Abstract:
High diversity of the components which constitutes stand is very important for increament and enrichment of biodiversity which is one of the considerable criteria of sustainable forest management. There are numerous indexes that are developed to quantify the stand structure diversity. However, sampling methods and sample size of these indexes are yet unclear. Thus, determination of proper sampling desing for stand diversity indexes is the aim of this study. Horizontal (Dominance Index, Species Mining Index and Uniform Angle Index) and vertical indexes (Gini Coefficient and L-moment statistics) are calculated in the 100 by 100 m sized sample plots in the  25 stands which are located in the borders of Sinop-Ayancık Forest District. Then stand diversity indexes are estimated in the 1 hectare sized each 25 stand by using different combinations of Angle-Count Sampling, Single Tree Sampling,  Fixed Area Plot Sampling and Six-Tree Sampling methods. Then estimated values hes been compared with reference (actual) values. Three different pattern such as Simple Ramdom, Systematic and Trackside of Single Tree Sampling are also evaluated. Effects of different sample plot size on estimation of diversity indexes has been determined by taking 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700 and 800 m2 sample plots on Fixed Area Plot Sampling method.

This study shows that sampling methods and sample size has a significant effect on estimation of stand diversity indexes. Diameter based vertical diversity indexes like Gini Coefficient and L-Moment statistics; neighbourhood based indexes like Dominance and Uniform Angle indexes are found to be more sensitive. However, another neighbourhood based index, Species Mining index is found to be less effected by the sample plot size. It is undertood that a single 800 m2 sample plot is enough for sampling Gini Coefficient and L-Moment statistics. Furthermore, 2 sample plot for L-Moment statistics and 3 or 4 sample plot for Gini Coefficient will be enough for sampling the stand with Six-Tree sampling method. Optimal sample size is determined as 30 trees for sampling Gini Coefficient and L-Moment statistics with Single Tree Sampling method. A 400 m2 of sample plot for the Dominance index and a 800 m2 of sample plot for the Uniform Angle index may be enough for sampling with Fixed Area Plot Sampling. It can be said a 500 m2 of sample plot for the Species Mining index is enough for sampling. Optimal number of sampling is estimated as 6 for Dominance index; 4 for Uniform Angle index and 5 for Species Mining index with Six-Tree Sampling method. Optimal sample size is estimated as 30 trees for all horizontal diversity indexes (Dominance, Species Mining and Uniform Angle indexes) with Single Tree Sampling. The suggested sample size and sample methods may be used for making forest management plans if the stands have similar structure with the stands in sthis study.
 
Keywords: Optimal sampling design, Sampling Plot, Stand-Based Forest Inventory.