Almus yöresi doğal doğu kayını meşcerelerinin çap dağılımının Weibull dağılımı ile modellenmesi

Abstract

Doğu Kayını (Fagus orientalis Lipsky), Türkiye’de alan bakımından yapraklı ağaç türleri içerisinde ikinci sırada, endüstriyel odun üretiminde ise %15’lik payı ile ilk sırada yer almaktadır. Bu çerçevede, Doğu Kayını ormanlarının bir taraftan korunması, diğer taraftan da sürdürülebilir yönetimi amacıyla, geleceğe dönük planlama ve stratejilerin oluşturulması için bu ormanların mevcut durumuna, büyüme ve gelişme özelliklerine ilişkin güvenilir ve nitelikli bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Büyüme ve hasılat modellerinin en önemli bileşenlerinden biri olan çap dağılım modelleridir. Bu modeller yardımıyla, meşcerelere uygulanacak farklı silvikültürel müdahaleler sonucunda ortaya çıkacak olası meşcere yapıları hakkında önemli bilgiler elde edilebilmektedir. Weibull dağılımı, diğer modellere göre daha esnek bir yapıya sahip olması ve kapalı formda eklemeli dağılım fonksiyonuna sahip olması nedeniyle pek çok araştırmacı tarafından çap dağılımlarının modellenmesi amacıyla yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Weibull dağılımı kullanılarak, Tokat-Almus yöresi doğal, aynı-yaşlı ve saf Doğu Kayını meşcereleri için çap dağılım modelleri geliştirilmiştir. Weibull dağılım fonksiyonun parametrelerinin tahmini için kullanılan regresyon denkleminin katsayılarını tahmin etmek amacıyla, Görünürde Uyumsuz Regresyon Denklemi (SUR) ve Değiştirilmiş Kümülatif Dağılım Fonksiyon Regresyonu (MCDF) olmak üzere iki farklı yaklaşım ile parametre tahmin yöntemi, moment ve yüzdelik temelli parametre çözümleme yöntemleri ve hibrit yöntem olmak üzere dört farklı yöntem kullanılmıştır. Çalışma kapsamında MCDF yaklaşımı ile geliştirilen modellerin SUR yaklaşımına göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir. Parametre tahmin yöntemleri itibariyle SUR yaklaşımı ile geliştirilen modellerde moment temelli yöntemin, MCDF itibariyle ise hibrit yöntemin en başarılı sonuçları verdiği belirlenmiştir. Tahmin başarısı bakımından en başarısız olan yöntem ise SUR yaklaşımı kapsamında geliştirilen parametre tahmin yöntemi olarak belirlenmiştir.