AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe eligible of the predicted distribution by the most successful method for the observed distribution was tested by Kolmogorov-Simirnov analyze, and the results showed that the Weibull function was suitable for 305 of total 312 sample plots.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Detailed data about forest stands are needed for economic and silvicultural interpretation of forest enterprises for a long time. Diameter distribution models (DDMs) allow to predict number of trees, basal area and stand volume at level of diameter classes. So, both effects of silvicultural treatments on forest stands and economic analysis of forest enterprise can be made with more details. In this study, diameter distributions were predicted by three-parameter Weibull function. The parameters of the Weibull function were predicted by maximum likelihood and percentile-based methods. According to the comparison based on Reynold’s error index, the method based on 31th and 63rd percentiles with an average success order of 2.61 was assessed as the most successful in prediction of parameters of the Weibull function. The eligible of the predicted distribution by the most successful method for the observed distribution was tested by Kolmogorov-Simirnov analyze, and the results showed that the Weibull function was suitable for 305 of total 312 sample plots.
Özet
Orman işletmelerinin uzun dönemli ekonomik ve silvikültürel değerlendirmelerinin yapılabilmesi için meşcereler hakkında detaylı bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Çap dağılım modelleri, meşcere ağaç sayısı, göğüs yüzeyi ve hacminin çap sınıfları düzeyinde elde edilmesine imkân sunmaktadır. Böylece, hem silvikültürel müdahalelerin meşcere yapıları üzerine etkisi hem de orman işletmelerinin ekonomik analizi daha detaylı yapılabilmektedir. Bu çalışmada çap dağılımları üç parametreli Weibull fonksiyonu ile tahmin edilmiştir. Weibull fonksiyonuna ilişkin parametreler; maksimum olabilirlik ile dağılımın belirli yüzdeliklerini esas alan eşitliklere dayanan farklı yöntemler kullanılarak tahmin edilmiştir. Farklı parametre tahmin yöntemlerini karşılaştırmak üzere Reynolds hata indeks değerine göre yapılan karşılaştırmalarda; %31 ve %63’lük değerlerini esas alan yöntem, 2.61 ortalama başarı sırası ile Weibull fonksiyonuna ilişkin parametrelerin tahmin edilmesinde en başarılı yöntem olarak belirlenmiştir. En başarılı olarak belirlenen bu yöntem ile tahmin edilen dağılımın örnek alanlardaki çap dağılımına uygunluğu Kolmogorov-Simirnov analizine göre test edilmiş olup sonuçlara göre Weibull fonksiyonu 312 örnek alanın 305’inde istatistiksel olarak uygun bulunmuştur.