SavedAdd your journal

Journals / Türkiye Ormancılık Dergisi / 2024 / Cilt: 25 Sayı: 4

Ecoregion based investigation of diameter distributions for Crimean pine stands in Kastamonu and Sinop regions

Kastamonu ve Sinop bölgesi karaçam meşcereleri için çap dağılımlarının ekorejyon bazlı incelenmesi

Mehmet Seki(Karabük Üniversitesi)0000-0003-3091-2927
Oytun Emre Sakıcı(KASTAMONU ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-4961-2991
Pages
408–422
Publication Date
2024-12-28
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Among the probability density functions compared according to the error criteria KS, AD, X2 and e, the Johnson SB function was found to be quite successful for all ecoregions.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, diameter distributions of pure and natural Crimean Pine (Pinus nigra subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) stands distributed in three different ecoregions within Kastamonu and Sinop Regional Directorates were examined and modeled.
📊
Key Findings & Data:Data from 274 sample plots were used as study material.
💡
Conclusion & Impact:Among the probability density functions compared according to the error criteria KS, AD, X2 and e, the Johnson SB function was found to be quite successful for all ecoregions.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:274 sample
⚙️Variables:Çap sınıfı · Johnson SB · Olasılık yoğunluk fonksiyonu

Abstract

In this study, diameter distributions of pure and natural Crimean Pine (Pinus nigra subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) stands distributed in three different ecoregions within Kastamonu and Sinop Regional Directorates were examined and modeled. Data from 274 sample plots were used as study material. Diameter distributions of Crimean pine stands were modeled and for this purpose, parameter estimates for five different probability density functions (Johnson SB, Gamma-2p, Gamma-3p, Weibull-2p and Weibull-3p) were made for each sample plot. The relative success rankings of the probability density functions for which parameter estimates were made for each sample area were averaged and examined separately for three different ecoregions. Among the probability density functions compared according to the error criteria KS, AD, X2 and e, the Johnson SB function was found to be quite successful for all ecoregions.

Özet

Bu çalışma kapsamında, Kastamonu ve Sinop Bölge Müdürlükleri sınırları içerisindeki üç farklı ekorejyonda yayılış yapan doğal ve saf Karaçam (Pinus nigra subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) meşcerelerine ilişkin çap dağılımları incelenmiş ve modellenmiştir. Çalışma materyali olarak 274 adet örnek alan verisinden faydalanılmış ve her bir örnek alanın çap dağılımlarının modellenmesi amacıyla beş farklı olasılık yoğunluk fonksiyonuna (Johnson SB, Gamma-2p, Gamma-3p, Weibull-2p ve Weibull-3p) ilişkin parametre tahminleri yapılmıştır. Olasılık yoğunluk fonksiyonlarının tahmin başarıları Hata İndeksi (e), Ki-kare (X2), Anderson-Darling (AD) ve Kolmogorov-Smirnov (KS) yardımıyla belirlenmeye çalışılmış ve bu ölçütlere göre örnek alanlara ilişkin rölatif başarı sıralamalarının ortalamaları üç farklı ekorejyon için ayrı ayrı incelenmiştir. Sonuç olarak, Johnson SB fonksiyonunun tüm ekorejyonlar için oldukça başarılı sonuçlar verdiği belirlenmiştir.

🔖

Cite This Article

Seki, M., Sakıcı, O. E. (2024). Ecoregion based investigation of diameter distributions for Crimean pine stands in Kastamonu and Sinop regions. Türkiye Ormancılık Dergisi, Cilt: 25 Sayı: 4, 408–422. https://doi.org/10.18182/tjf.1556922

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (54)

  1. Atalay, İ., 2014. Türkiye’nin Ekolojik Bölgeleri. Genişletilmiş 2. Baskı, Meta Basım Matbaacılık, İzmir.
  2. Bailey, R.L., Dell, T.R., 1973. Quantifying diameter distributions with the Weibull function. Forest Science, 19(2): 97-104.
  3. Bolat, F., Ercanlı, İ., 2017. Modeling diameter distributions by using Weibull function in forests located Kestel-Bursa. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty, 17(1): 107-115.
  4. Burkhart, H.E., Tomé, M., 2012. Modeling Forest Trees and Stands. Springer, Dordrecht.
  5. Carus, S., 1996. Aynı yaşlı Doğu kayını (Fagus orientalis Lipsky.) meşcerelerinde çap dağılımının bonitet ve yaşa göre değişimi. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 46(2): 171-181.
  6. 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, 9(2): 158-169.
  7. Carus, S., Çatal, Y., 2011. The alteration of diameter distribution by site quality and age in even aged Crimean pine (Pinus nigra Arnold) stands in southern Turkey. 4th International Conference on Mediterranean Pines, 6-10 June, Avignon, France, pp. 101-101.
  8. Çatal, Y., Güneş, S., 2016. Isparta yöresi kızılçam meşcerelerinde çap dağılımının örnek alan ağaç sayısına göre modellenmesi. Turkish Journal of Forestry, 17(2): 166-173.
  9. Doğdaş, İ., 2014. Burdur-Ağlasun yöresi kızılçam ormanlarında meşcere ağaç sayısı, hacim ve hacim artımının çap basamaklarına dağılımının modellenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
  10. 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.
  11. Ercanlı, İ., Bolat, F., Kahriman, A., 2013. Comparing parameter recovery methods for diameter distribution models of Oriental spruce (Picea orientalis (L.) Link.) and Scotch pine (Pinus sylvestris L.) mixed stands located Trabzon and Giresun Forest Regional Directorate. International Caucasian Forestry Symposium, 24-26 October, Artvin, Turkey, pp. 119-126.
  12. Ercanlı, İ., Bolat, F., Kahriman, A., 2016. Vezirköprü-Sarıçiçek Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan meşçerelerin çap dağılımlarının 3 parametreli Weibull olasılık yoğunluk fonksiyonu ile modellenmesi. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 2(1-2): 13-24.
  13. Fonseca, T.F., Marques, C.P., Parresol, B.R., 2009. Describing Maritime pine diameter distributions with Johnson's SB distribution using a new all-parameter recovery approach. Forest Science, 55(4): 367-373.
  14. Gadow, K.V., Hui, G., 1999. Modeling Forest Development. Springer, Dordrecht.
  15. Gorgoso, J.J., Álvarez González, J.G., Rojo, A., Grandas-Arias, J.A., 2007. Modelling diameter distributions of Betula alba L. stands in northwest Spain with the two-parameter Weibull function. Forest Systems, 16(2): 113-123.
  16. Gorgoso-Varela J.J., Rojo-Alboreca, A., 2014. A comparison of estimation methods for fitting Weibull and Johnson’s SB functions to pedunculate oak (Quercus robur) and birch (Betula pubescens) stands in northwest Spain. Forest Systems, 23(3): 500-505.
  17. Huang, S., 1999. Ecoregion-based individual tree height-diameter models for lodgepole pine in Alberta. Western Journal of Applied Forestry, 14(4): 186-193.
  18. Huang, S., Price, D., Titus, S.J., 2000. Development of ecoregion-based height-diameter models for white spruce in boreal forests. Forest Ecology and Management, 129(1-3): 125-141.
  19. Johnson, N.L., 1949. System of frequency curves generated by methods of translation. Biometrika, 36(1-2): 149-176.
  20. 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.
  21. Kangas, A., Maltamo, M., 2000. Calibrating predicted diameter distribution with additional information. Forest Science, 46(3): 390-396.
  22. Kudus, K.A., Ahmad, M.I., Lapongan, J., 1999. Nonlinear regression approach to estimating Johnson SB parameters for diameter data. Canadian Journal of Forest Research, 29(3): 310-314.
  23. Lawless, J.F., 1982. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. A John Wiley & Sons, New Jersey.
  24. Loetsch, F., Zöhrer, F., Haller, K.E., 1973. Forest Inventory. BLV Verlagsgesellschaft, München.
  25. Mateus, A., Tomé, M., 2011. Modelling the diameter distribution of eucalyptus plantations with Johnson’s SB probability density function: parameters recovery from a compatible system of equations to predict stand variables. Annals of Forest Science, 68: 325-335.
  26. Mathwave, 2015. EasyFit 5.5 Professional edition. www.mathwave.com.
  27. Nelson, T. C., 1964. Diameter distribution and growth of loblolly pine. Forest Science, 10(1): 105-114.
  28. Ogana, F.N., Itam, E.S., Osho, J. S.A., 2017. Modeling diameter distributions of Gmelina arborea plantation in Omo Forest Reserve, Nigeria with Johnson’s SB. Journal of Sustainable Forestry, 36(2): 121-133.
  29. OGM, 2022. Ormancılık İstatistikleri. Orman Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara.
  30. Özçelik, R., Yavuz, H., Karatepe, Y., Gürlevik, N., Kırış, R., 2014. Development of ecoregion-based height-diameter models for 3 economically important tree species of southern Turkey. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 38: 399-412.
  31. Özçelik, R., Fidalgo Fonseca, T.J., Parresol, B.R., Eler, Ü., 2016. Modeling the diameter distributions of Brutian pine stands using Johnson's SB distribution. Forest Science, 62(6): 587-593.
  32. Pillsbury, N.H., McDonald, P.M., Simon, V., 1995. Reliability of tanoak volume equations when applied to different areas. Western Journal of Applied Forestry, 10(2): 72-78.
  33. Pogoda, P., Ochał, W., Orzeł, S., 2020. Performance of Kernel estimator and Johnson SB function for modeling diameter distribution of black alder (Alnus glutinosa (L.) Gaertn.) stands. Forests, 11(6): 634.
  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. Rennolls, K., Geary, D.N., Rollinson, T.J.D., 1985. Characterizing diameter distributions by the use of the Weibull distribution. Forestry, 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. Sahin, A., Ercanli, I., 2023. An evaluation of various probability density functions for predicting diameter distributions in pure and mixed-species stands in Türkiye. Forest systems, 32(3): 2.
  38. Sakıcı, O.E., Dal, E., 2021. Kastamonu yöresi sarıçam meşcereleri için çap dağılımlarının modellenmesi ve çeşitli meşcere özellikleri ile ilişkilerinin belirlenmesi. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 23(3): 1026-1041.
  39. Sakıcı, O.E., Gülsunar, M., 2012. Diameter distribution of Bornmullerian fir in mixed stands. Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Özel Sayı: 263-270.
  40. Sakıcı, O.E., Seki, M., Sağlam, F., Akyıldız, M.H., 2016. Modeling diameter distributions of black pine stands in Taşköprü region. International Forestry Symposium, 7-10 December, Kastamonu, Turkey, pp. 521-535.
  41. Schreuder, H.T., Swank, W.T., 1974. Coniferous stands characterized with the Weibull distribution. Canadian Journal of Forest Research, 4(4): 518-523.
  42. Seki, M., 2021. Diameter distribution of Calabrian pine stands in Madra, Western Turkey. International Congress on Environment, Disaster and Forest, 20-21 October, Adana, Turkey, pp. 76.
  43. Seki, M., 2022. Determination of relationships between stand variables and parameters of Weibull function for Fagus orientalis Lipsky stands. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty, 22(1): 68-77.
  44. Seki, M., Sakıcı, O.E., 2022a. Ecoregional variation of Crimean pine (Pinus nigra subspecies pallasiana [Lamb.] Holmboe) stand growth. Forest Science, 68(5-6): 452-463.
  45. Seki, M., Sakıcı, O.E., 2022b. Ecoregion-based height-diameter models for Crimean pine. Journal of Forest Research, 27(1): 36-44.
  46. Siipilehto, J., Siitonen, J., 2004. Degree of previous cutting in explaining the differences in diameter distributions between mature managed and natural Norway spruce forests. Silva Fennica, 38(4): 425-435.
  47. 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.
  48. Sönmez, T., Karahalil, U., Günlü, A., Şahin, A., 2015. Aynı yaşlı ve saf Doğu ladini (Picea orientalis (L.) Link.) meşcerelerinde çap dağılımının bonitet ve yaş sınıfları için değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 15(1): 26-36.
  49. Şahin, A., 2023. Çap dağılımlarının yapay sinir ağları ile modellenmesinde farklı ağ yapılarının tahmin başarılarının karşılaştırılması: Bolu-Mengen Anadolu karaçamı meşcereleri örneği. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 9(2): 61-69.
  50. Vanclay, J.K., 1994. Modeling Forest Growth and Yield. Applications to Mixed Tropical Forests. CAB International, Wallingford.
  51. Von Gadow, K., 1983. Fitting distributions in Pinus patula stands. South African Forestry Journal, 126(1): 20-29.
  52. Xu, W., 2004. Developing ecoregion-based height-diameter models and reference-age invariant polymorphic height and site index curves for black spruce and jack pine in manitoba. Master of Science Thesis, Department of Botany (University of Manitoba). Winnipeg, Manitoba.
  53. Yavuz, H., Gül, A.U., Mısır, N., Özçelik, R., Sakıcı, O.E., 2002. Meşcerelerde çap dağılımının 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.
  54. Zhang, L., Packard, K.C., Liu, C., 2003. A comparison of estimation methods for fitting Weibull and Johnson's SB distributions to mixed spruce-fir stands in northeastern north America. Canadian Journal of Forest Research, 33(7): 1340-1347.