Dergiler / Türkiye Ormancılık Dergisi / 2020 / Cilt: 21 Sayı: 4
Önsen doğal fıstıkçamı (Pinus pinea L.) meşcerelerinde çap dağılımlarının modellenmesi
- Sayfa
- 364–372
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğü, Kahramanmaraş Orman İşletme Müdürlüğü, Hartlap Orman İşletme Şefliğinde Önsen mahallesindeki doğal fıstıkçamı meşcerelerinin çap dağılımlarının modellenmesine ilişkin 3 parametreli Weibull fonksiyonunun parametrelerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında, alınan 30 adet örnek alandan elde edilen verilere bağlı olarak, doğal fıstıkçamı meşcerelerinin çap dağılımlarını modellemek üzere kullanılan 3 parametreli Weibull fonksiyonunun parametrelerinin tahmin edilmesinde dağılımın yüzdelik değerlerine dayanan 6 farklı formül kullanılmıştır. Farklı parametre tahmin formüllerinin başarıları Rennolds vd. (1988) tarafından geliştirilen hata indeksi değerleri yardımıyla ortaya konulmuştur. Örnek alanların aktüel çap dağılımları ile Weibull dağılımına ilişkin farklı parametre tahmin yöntemleri ile elde edilen tahmini çap dağılımları arasındaki farklara dayanan hata indeksi değerlerine göre yapılan başarı sıralamasında; 2.967’lik ortalama sıra numarasına sahip olan %25, %50 ve %95’lik çap değerlerini birlikte kullanan yüzdelik (Percentile-Based) yöntemi, fıstıkçamı meşcerelerinin çap dağılımını modellemede en başarılı parametre tahmin yöntemi olarak belirlenmiştir.
Abstract
In this study, parameters of Weibull function with three parameters were predicted for natural Stone Pine stands in Önsen town, which is in Kahramanmaraş Regional Directorate of Forestry Kahramanmaraş Directorate of State Forest Enterprise, Hartlap Forest Enterprise Chief. To model diameter distribution of natural Stone Pine, 30 sample plots were taken from field survey and six different methods were used for predicting parameters of Weibull function with three parameters. Error index values were applied for comparison of different parameter estimation methods. Percentile-Based method, which use 25%, 50% and 95% of diameter values together and have 2.967 average rank number, is the greatest successful function to define diameter distributions for Stone Pine based on error index values estimated by differences between actual diameter distribution and predicted diameter distribution in accordance with different parameter estimation methods.