Bu çalışmada, Isparta Orman Bölge Müdürlüğü, Burdur Orman İşletme Müdürlüğü Ağlasun Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan yapay yolla getirilmiş ve saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinin hacim artımının; meşcere yaşı, bonitet endeksi ve sıklık derecelerine göre değişimini modelleyen regresyon denklemi geliştirilmiştir. Bu amaçla yaşları, 32-37, bonitet sınıfı III (BE=7.48-11.66m) ve değişik sıklık derecelerinde (SD=0.764-1.416) 54 adet örnek alan alınmıştır. Geliştirilen regresyon denkleminin belirtme katsayısı (R2) ve standart hata (Se) değerleri, 0.758 ve 0.117 m3/ha/yıl? dır. Meşcere hacim artımının, meşcere yaşı, bonitet endeksi ve sıklık derecesine göre değişimini modelleyen regresyon denkleminden elde edilen sonuçlara göre, meşcere hacim artımı; meşcere yaşı ile azalmakta, bununla birlikte bonitet endeksi ve sıklık derecesi ile artmaktadır. Bu çalışma ile geliştirilen regresyon denklemi kullanılarak, Ağlasun Orman Şefliği sınırları içerisinde yer alan benzer özelliklere sahip yapay kızılçam meşcerelerinin, çeşitli yaş, bonitet endeksi ve sıklık dereceleri için meşcere hacim artımının tahmin edilmesi mümkündür. Bu modelden yapılacak tahminler, değişik ormancılık bilim dalları ve çok çeşitli amaçlar gerçekleştirmek için kullanılabilir. Anahtar Kelimeler: Meşcere hacim artımı, kızılçam, sıklık derecesi, model.
In this thesis, the regression equation modelling stand volume increment by stand age, site index and stand density degree was developed for plantations of Brutian pine (Pinus brutia Ten.) located in Ağlasun Forest Enterprise. The data were obtained from 54 sample plots with its stand age 32‐37, site quality III (BE=7.48‐11.66m) and stand density degree (SD=0.764‐1.416). The coefficient of determination (R2) standart error (Se) of this regression model are 0.758 and 0.117 m3/ha/year. When analyzed this model results, it is concluded that these increment values are increasing with site index and stand density degree, decreasing with stand age. With using this model, it is possible that stand volume increment for stands of Brutian pine located in Ağlasun Forest Enterprise are predicted for similar stand characteristics. The increment rediction obtained by this model can be utilized for forest sciences and other urposes. Keywords: Stand volume increment, Brutian pine, stand density degree, model.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Orman Mühendisliği Anabilim Dalı, 2013.
Kaynakça var.
Bu çalışmada, Isparta Orman Bölge Müdürlüğü, Burdur Orman İşletme Müdürlüğü Ağlasun Orman İşletme Şefliği sınırları içerisinde yer alan yapay yolla getirilmiş ve saf kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinin hacim artımının; meşcere yaşı, bonitet endeksi ve sıklık derecelerine göre değişimini modelleyen regresyon denklemi geliştirilmiştir. Bu amaçla yaşları, 32-37, bonitet sınıfı III (BE=7.48-11.66m) ve değişik sıklık derecelerinde (SD=0.764-1.416) 54 adet örnek alan alınmıştır. Geliştirilen regresyon denkleminin belirtme katsayısı (R2) ve standart hata (Se) değerleri, 0.758 ve 0.117 m3/ha/yıl? dır. Meşcere hacim artımının, meşcere yaşı, bonitet endeksi ve sıklık derecesine göre değişimini modelleyen regresyon denkleminden elde edilen sonuçlara göre, meşcere hacim artımı; meşcere yaşı ile azalmakta, bununla birlikte bonitet endeksi ve sıklık derecesi ile artmaktadır. Bu çalışma ile geliştirilen regresyon denklemi kullanılarak, Ağlasun Orman Şefliği sınırları içerisinde yer alan benzer özelliklere sahip yapay kızılçam meşcerelerinin, çeşitli yaş, bonitet endeksi ve sıklık dereceleri için meşcere hacim artımının tahmin edilmesi mümkündür. Bu modelden yapılacak tahminler, değişik ormancılık bilim dalları ve çok çeşitli amaçlar gerçekleştirmek için kullanılabilir. Anahtar Kelimeler: Meşcere hacim artımı, kızılçam, sıklık derecesi, model.
In this thesis, the regression equation modelling stand volume increment by stand age, site index and stand density degree was developed for plantations of Brutian pine (Pinus brutia Ten.) located in Ağlasun Forest Enterprise. The data were obtained from 54 sample plots with its stand age 32‐37, site quality III (BE=7.48‐11.66m) and stand density degree (SD=0.764‐1.416). The coefficient of determination (R2) standart error (Se) of this regression model are 0.758 and 0.117 m3/ha/year. When analyzed this model results, it is concluded that these increment values are increasing with site index and stand density degree, decreasing with stand age. With using this model, it is possible that stand volume increment for stands of Brutian pine located in Ağlasun Forest Enterprise are predicted for similar stand characteristics. The increment rediction obtained by this model can be utilized for forest sciences and other urposes. Keywords: Stand volume increment, Brutian pine, stand density degree, model.