AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results of this study are significant for contributions of developing management plans and realization implementations on Crimean pine forests of Turkmen mountains in the future
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study was carried out to obtain regionalization models by examining the relationships between response variables distribution and productivity of Crimean pine forests Pinus nigra J. F. Arnold subsp. pallasiana Lamb. Holmboe var. pallasiana , and explanatory variables digital environmental variables in Türkmen mountain. The data were collected for productivity 56 and for distribution from 278 sample plots. To model distribution of Crimean pine, binary data, absence 0 and presence 1 , was used as response variable. The other response variable were site index, height value of plus tree at a standard age 100 years old , which was taken as a measure of productivity. To built distribution model of Crimean pine, classification tree technique CT , in order to obtain productivity were performed regression tree technique RT . Distribution and productivity models were built by altitude and topographical position index. The results of this study are significant for contributions of developing management plans and realization implementations on Crimean pine forests of Turkmen mountains in the future
Özet
Bu çalışma; Eskişehir Türkmen Dağı’nda karaçam ormanlarının yayılışı ve verimliliği ile dijital çevresel değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyerek, yaygınlaştırma modellerinin elde edilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya konu olan veriler; verimlilik bonitet endeksi için 56 örnek alandan, dağılım var-yok verisi için 278 örnek alandan elde edilmiştir. Karaçamın dağılım modelini elde etmek için bağımlı değişken var yok şeklinde ikili kategorik verilerden oluşmuştur. Verimlilik modeli için bağımlı değişken karaçamdan alınan standart yaştaki 100 yaşındaki bonitet indeksi değerleri kullanılmıştır. Karaçamın dağılım modeli için sınıflandırma ağacı tekniği SA , verimlilik modeli için regresyon ağacı tekniği RA uygulanmıştır. Dağılım ile verimlilik modelini yükselti ve topografik pozisyon indeksi değişkenleri oluşturmuştur. Bu çalışmanın sonuçları Türkmen Dağı'nda karaçam ormanlarında yapılacak amenajman planlarının şekillenmesinde ve uygulamaya geçirilmesinde sağlayacağı katkılar bakımından önem taşımaktadır