AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAdditionally, the dynamic site index model developed has produced compatible predictions with the expected growth laws, e.g. polymorphism, multiple asymptote and base-age invariable properties in modeling relationships between dominant height and ages.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, it is aimed that the dynamic site index models for scots pine (Pinus sylvestris L.) stands in Çankırı forests were developed by using Generalized Algebraic Difference Approach, GADA, and Autoregresive Modeling Approach which are up-to-date and complex methods for site index modeling. In this aiming, the model structures of Bertalanffy-Richards, M1, ve Hossfeld, M2-M3, based on Generalized Algebraic Difference Approach were developed and compared with both Nonlinear regression analysis and Autoregresive modeling approach by using 112 stem analysis obtained from studied area. The best predictive model, Hossfeld model, M3, produced the R2 value of 0.9336 with D.W. of 1.2890 for nonlinear regression analysis and the R2 value of 0.9449 with D.W. of 1.9903 for Autoregressive modeling, approach, thus this modeling approach has provided a solutions for serial-correlations, autocorrelations, originating from stem analysis data being as time series property. Additionally, the dynamic site index model developed has produced compatible predictions with the expected growth laws, e.g. polymorphism, multiple asymptote and base-age invariable properties in modeling relationships between dominant height and ages.
Özet
Bu çalışmada, bonitet endeks modellerindeki en güncel ve gelişmiş yöntemler olan Genelleştirilmiş Cebirsel Fark Yaklaşımı ve Otoregresif modelleme yaklaşımları kullanılarak; Çankırı yöresi Sarıçam meşcereleri için dinamik bonitet endeks modelleri geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, çalışma alanındaki 112 adet ağaçta yapılan gövde analizi verisi kullanılarak Bertalanffy-Richards, M1, ve Hossfeld, M2-M3, büyüme fonksiyonlarının Genelleştirilmiş Cebirsel Fark yaklaşımı ile elde edilmiş model yapıları gerek Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi gerekse Otoregresif Modelleme ile tahmin edilmiş ve çeşitli model başarı ölçütleri ile karşılaştırılmıştır. En başarılı olarak belirlenen Hossfeld fonksiyonu, M3, için doğrusal olmayan regresyon analizi ile elde edilen belirtme katsayısı değeri, R2, 0.9336 ve durbin-watson test istatistiği değeri ise; 1.2890 hesaplanırken, Otoregresif modelleme ile elde edilen belirtme katsayısı değeri; 0.9449 ve durbin-watson test istatistiği değeri ise; 1.9903 olarak elde edilmiş olup, böylece Otoregresif modelleme ile zaman serisi niteliğindeki gövde analizi verilerindeki seri- korelasyon problemine bir çözüm sağlanmıştır. Ayrıca, geliştirilen dinamik bonitet endeks modeli; polimorfizim, çoklu asimptot, standart yaşa bağlı değişmezlik “base-age invariable” özelliklerini gibi yaş-üst boy ilişkilerinin modellenmesinde beklenen büyüme kanuniyetleri uyumlu sonuçlar elde edilmiştir