Batı Akdeniz bölgesinde boylu ardıçın (Juniperus excelsa bieb.) boy gelişimi ile bazı yetişme ortamı faktörleri arasındaki ilişkiler
Relationship between height growth and some site properties of crimean juniper(Juniperus excelsa bieb.) in Western Mediterranean region
Yazar: EMRE KUZUGÜDENLİ
Danışman: DOÇ. DR. KÜRŞAD ÖZKAN
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Orman ekolojisi = Forest ecology

Özet:
Bu tez çalışmasında, Batı Akdeniz Bölgesinde yayılış gösteren Boylu Ardıç'ın (Juniperus excelsa Bieb.) boy gelişimi ile bazı iklim, toprak ve yeryüzü şekli özellikleri arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Bu amaçla Batı Akdeniz Bölgesinde yer alan 10 yörede (Tavas, Kale, Seki, Elmalı, Akseki, Sütçüler, Yenişarbademli, Bucak, Seydişehir ve İbradı) toplam 130 adet örnek alan alınmıştır. 
Örnek alanlarda Boylu Ardıç türünün boy ve yaş ölçümleri yapılmıştır. Ayrıca her örnek alanda ağaç ve çalı türleri tespit edilmiş ve toprak çukuru açılmıştır. Açılan toprak çukurlarında toprak derinliği ile iskelet miktarı (%) tespit edilmiş ve yüzey toprağı örneği alınmıştır. Toprak örnekleri üzerinde kum (%), toz (%), kil (%), faydalanılabilir su kapasitesi, solma noktası, tarla kapasitesi, pH, organik madde miktarı ve CaCO3 miktarı belirlenmiştir. Bonitet endeks değerlerini standartlaştırmak için bütün endeks değerleri 100 yaşına göre hesaplanmıştır. Veriler elde edildikten sonra ilk olarak Boylu Ardıç'ın verimliliğine yönelik gösterge türleri belirlemek amacıyla nitelikler arası ilişki analizi, Wilcoxon sıra istatistiği ve Spearman korelasyon analizi yapılmıştır. Bu analizler sonucunda Boylu Ardıç ile Juniperus foetidissima Willd. arasında pozitif,  Amygdalus communis L. arasında ise önemli (p=0,05) negatif ilişki bulunmuştur
Boylu Ardıç'ın verimlilik modellemelerinde çeşitli yaklaşımlar kullanılmıştır (çoklu regresyon tekniği, regresyon ağacı tekniği ve genelleştirilmiş eklemeli model). Çoklu regresyon modelini oluşturan değişkenler; En kuru ilk 3 ayın yağışı, Radyasyon İndeksi, Arazi yüzü taşlılığı ve Eğim olarak belirlenmiştir (R2=0,26). Regresyon ağacı tekniğinde ise modeli oluşturan değişkenler Arazi yüzü taşlılığı, Yükselti, En kuru ilk 3 ayın yağışı ve Boylam olarak belirlenmiştir (R2= 0,36). En iyi bonitet endeks modeli ise genelleştirilmiş eklemeli model yaklaşımı ile oluşturulmuştur (R2= 0,39). Genelleştirilmiş eklemeli modeli oluşturan değişkenler Enlem, Boylam, Yükselti, Eğim ve Arazi yüzü taşlılığı olarak belirlenmiştir.

Abstract:
The purpose of this study is to examine the relationships between height growth and environmental factors in Western Mediterranean Region. The data was collected from 130 sample plots selected from 10 districts (Tavas, Kale, Seki, Elmalı, Akseki, Sütçüler, Yenişarbademli, Bucak, Seydişehir and İbradı) found in the Western Mediterranean Region.
Height and age of Crimean juniper (Juniperus excelsa Bieb.) were measured for each sample plot. In addition to this, plant species and their coverage were recorded for each sample plot in order to determine indicator plant species. Surface soil samples were taken at each sample plot. Percentage of sand, silt, clay, stoniness and available water capacity, field capacity, wilting point, pH, organic matter and CaCO3 were determined for each soil sample. All site index values were calculated at a standard age of 100 years old. Interspecific correlation analysis, Wilcoxon rank statistics and Spearman correlation were applied to determine indicator plant species. At the end of the analysis, site index of Juniperus excelsa is positively associated with Juniperus foetidissima Willd while it is negatively associated with Amygdalus communis L.
Various statistical approaches (stepwise multiple regression analysis, regression tree technique and generalized additive model) were used for modelling site index of Crimean juniper (Juniperus excelsa Bieb.). The variables built by multiple regression analysis became; Precipitation of driest quarter, Radiation Index, Stoniness and Slope (R2=0.26). According to applied regression tree technique, site index model was built by Stoniness, Altitude, Precipitation of driest quarter and Longitude with a (R2=0.36). The best site index model was obtained by using generalized additive model (R2=0.39) by means of Latitude, Longitude, Altitude, Slope and Stoniness.