AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBu modelden elde tahminler, orman amenajmanı ve silvikültür amaçlı uygulamalarda ve çok çe itli amaçları gerçekle tirmek için kullanılabilir
📌 3 Key Takeaways
Özet
Bu çalı mada, Erzurum Orman Bölge Müdürlü ü, Göle Orman letme Müdürlü ü sınırları içerisinde Yalnızçam ve U urlu Orman letme efli i sınırları içerisinde yer alan do al yolla olu mu ve saf Sarıçam (Pinus sylvestris L.) me cerelerinin hacim artımının; me cere ya ı, bonitet endeksi ve sıklık derecelerine göre de i imini modelleyen regresyon denklemi geli tirilmi tir. Bu amaçla, ya ları 40-180, bonitet sınıfları I-II-III ve sıklık dereceleri 0.21.2 arasında de i en 304 adet deneme alanı alınmı tır. Geli tirilen regresyon denkleminin belirtme katsayısı (R2) ve standart hata (Sy.x9de erleri, 0.855 ve 0.189 m3/ha’dır. Me cere hacim artımının, me cere ya ı, bonitet endeksi ve sıklık derecesine göre de i imini modelleyen regresyon denkleminden elde sonuçlara göre, me cere hacim artımı; me cere ya ı ile azalmakta, bununla birlikte bonitet endeksi ve sıklık derecesi ile artmaktadır. Bu çalı ma ile geli tirilen regresyon denklemi kullanılarak, Yalnızçam ve U urlu Orman letme eflikleri sınırları içerisinde yer alan sarıçam me çerelerinin, çe itli ya , bonitet endeksi ve sıklık dereleri için me cere hacim artımının tahmin edilmesi mümkündür. Bu modelden elde tahminler, orman amenajmanı ve silvikültür amaçlı uygulamalarda ve çok çe itli amaçları gerçekle tirmek için kullanılabilir