Kastamonu yöresi sarıçam meşcerelerinde çap dağılımlarının modellenmesi
Modelling diameter distributions of scots pine stands in kastamonu region
Yazar: ESRA DAL
Danışman: DOÇ. DR. OYTUN EMRE SAKICI
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Bu çalışmada, Kastamonu yöresi saf sarıçam (Pinus sylvestris L.) meşcerelerinin çap dağılımlarının modellenmesi ve ağaç sayısı, orta çap, sıklık, bonitet sınıfı, kapalılık, gelişim çağı ve meşcere tipi gibi meşcere özelliklerinin en uygun dağılım fonksiyonunun seçimi üzerine olan etkilerinin araştırılması amaçlanmıştır.  

Çalışma materyali olarak Orman Genel Müdürlüğü Orman İdaresi ve Planlama Daire Başkanlığı arşivinden temin edilen 890 adet örnek alan verisi kullanılmıştır. Çap dağılımlarının modellenmesinde Beta, Gamma-2p, Gamma-3p, Johnson SB, Lognormal-2p, Lognormal-3p, Normal, Weibull-2p ve Weibull-3p olasılık yoğunluk fonksiyonlarından yararlanılmıştır. Olasılık yoğunluk fonksiyonlarının başarılarının ortaya konulması ve en uygun fonksiyonun belirlenmesinde Kolmogorov-Smirnov (KS), Anderson-Darling (AD), Ki-kare (X2) ve Hata İndeksi (e) ölçütleri kullanılmış ve fonksiyonlar her bir örnek alan için bu ölçütlere göre başarı sıralamasına tabi tutulmuştur. Çeşitli meşcere özelliklerinin en uygun fonksiyonun seçimi üzerindeki etkileri ise Kruskal-Wallis ve Ki-kare testleri yardımıyla belirlenmiştir.  

İstatistiksel ölçütlere göre yapılan karşılaştırmalar sonucunda Johnson SB olasılık yoğunluk fonksiyonu tüm ölçütler bakımından en başarılı fonksiyon olarak belirlenmiştir. Olasılık yoğunluk fonksiyonlarının örnek alan bazında en başarılı bulunma durumları meşceredeki ağaç sayısı, meşcere orta çapı, kapalılık, gelişim çağı ve meşcere tipi bakımından anlamlı farklılık gösterirken, sıklık ve bonitet sınıfları bakımından herhangi bir farklılık göstermemiştir.  

Sonuç olarak, Kastamonu yöresi saf sarıçam meşcerelerinin çap dağılımlarının modellenmesinde Johnson SB olasılık yoğunluk fonksiyonunun en başarılı fonksiyon olduğu ve çeşitli özellikler bakımından farklılık gösteren bu meşcereler için düzenlenecek çap dağılım modellerinde Johnson SB fonksiyonunun kullanılabileceği belirlenmiştir.

Abstract:
In this study, it was aimed to model diameter distributions of pure Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands in Kastamonu region and to investigate the effects of stand characteristics such as number of trees, mean diameter, stand density, site class, crown closure, life phase and stand type selection on the most appropriate distribution function.

As the study material, 890 sample plots data obtained from the General Directorate of Forestry archives were used. Beta, Gamma-2p, Gamma-3p, Johnson SB, Lognormal-2p, Lognormal-3p, Normal, Weibull-2p and Weibull-3p probability density functions were used to model the diameter distributions. Kolmogorov-Smirnov (KS), Anderson-Darling (AD), Chi-square (X2) and Error Index (e) criteria were used in determining the success of probability density functions and determining the most appropriate function. The functions were ranked according to these criteria for each sample plot. The effects of various stand characteristics on the selection of the most suitable function were determined by Kruskal-Wallis and Chi-square tests.  

As a result of comparisons according to statistical criteria, Johnson SB probability density function was determined as the most successful function in all criteria. While there were significant differences in the success of probability density functions in terms of number of trees, mean diameter, crown closure, life phase and stand type, they did not show any difference in stand density and site classes.  

In conclusion, Johnson SB probability density function was found to be the most successful function in modeling the diameter distributions of pure Scots pine stands in Kastamonu region and Johnson SB function can be used for diameter distribution models for these stands which differ in various features.