AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe method applied in the study can be used in the preparation of the final yield harvest plans and detailed silviculture plans of red pine forests.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, the use of goal programming in preparing the final yield harvest plans of the even-aged high forests was examined. The objective function of the linear goal programming model used in the study minimized deviations from the annual regeneration area (82.84 ha) and the annual final yield harvest volume (15.692 m3) targets. The constraints of the study were that adjacent stand pairs with a total of 25 ha or more could not be regenerated together during the green-up period (3 years), and the adjacent stand pairs totaling 6 ha or less had to be regenerated in the same year. The model was solved for 11 different scenarios using Lingo 18. In scenario 3, which provided the best results, when the area and volume deviations are evaluated together, the total deviation from the annual regeneration area target was 1.64 ha, in other words, only 0.20% of the periodic regeneration area. The total deviation from the annual final yield harvest volume target was only 303 m3 (0.19% of the periodic final yield harvest volume). The method applied in the study can be used in the preparation of the final yield harvest plans and detailed silviculture plans of red pine forests.
Özet
Bu çalışmada, aynıyaşlı koru ormanlarının son hâsılat kesim planlarının hazırlanmasında amaç programlamanın kullanımı incelenmiştir. Çalışmada kullanılan doğrusal amaç programlama modelinin amaç satırı, yıllık gençleştirme sahası (82,84 ha) ve yıllık son hâsılat etası (15.692 m3) hedeflerinden sapmaları en aza indirmektedir. Çalışmanın kısıtlarını ise toplamları 25 ha veya daha fazla olan komşu bölmecik çiftlerinin erteleme süresi (3 yıl) boyunca birlikte gençleştirilmemesi ile toplamları 6 ha veya daha az olan komşu bölmecik çiftlerinin aynı yıl gençleştirilmesi oluşturmaktadır. Model, Lingo 18 kullanılarak 11 farklı senaryo için çözülmüştür. Alan ve hacim sapmaları birlikte değerlendirildiğinde en iyi sonucu veren senaryo 3’te, yıllık gençleştirme alanı hedefinden toplam sapma 1,64 ha, diğer bir deyişle periyodik gençleştirme alanının sadece %0.20’si kadardır. Yıllık son hâsılat etası hedefinden toplam sapma ise 303 m3tür (periyodik son hâsılat etasının %0,19’u kadar). Çalışmada uygulanan yöntem özellikle kızılçam ormanlarının son hâsılat kesim planlarının ve detay silvikültür planlarının hazırlanmasında rahatlıkla kullanılabilir.