Bu çalışmada, doğal Toros göknarı (Abies cilicica Car.) meşcereleri için karışık etkili modelleme tekniği ile Max ve Burkhart parçalı gövde çapı modeli kullanılarak gövde formundaki birey içi ve bireyler arası değişkenlikler ortaya konmuştur. Bu amaçla 327 örnek ağaç ölçülmüş ve örnek ağaçlar rasgele yöntemle iki gruba ayrılmış, verilerin 203 adedi (%60) model geliştirmek, geri kalan 124 adedi (%40) ise geliştirilen modelin test edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Model ölçüt değerlerine göre en başarılı tesadüfi etkili parametre kombinasyonu olarak β1, β3, β4 bulunmuştur. Modele tesadüfi etkilerin eklenmesi hata korelasyonunu tamamen ortadan kaldırmamıştır. Hatalar arasındaki ağaç içi ve ağaçlar arası hata varyansı ve otokorelasyon için modele sırasıyla bir hata varyans fonksiyonu ve otoregresif hata yapısı eklenmiştir. Bunun sonucunda hata korelasyonu hemen hemen ortadan kalkmıştır. Diğer yandan, yeni bir ağaç için modelin kalibrasyonu amacıyla uygun bir Bayesian tahmincisi yardımı ile tesadüfi etkileri tahmin etmek amacıyla ekstra çap ölçümleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar test verileri ile denetlenmiştir. Ölçüt değerleri (ortalama hata, tutarlılık ve RMSE), ekstra çap ölçümleri ile tesadüfi etkilerin tahmini sonucunda özelikle gövdenin ilk yarısındaki çap tahminlerinin oldukça başarılı olduğunu göstermiştir. Çalışmanın sonuçları, kalibrasyon için tek ve iki çap ölçümü arasında önemli farklılıkların olmadığını da göstermiştir. Bu yöntem, farklı yönetim stratejileri ve farklı yetişme ortamlarındaki ağaçlar için gövde formundaki değişimin ortaya konması amacıyla kullanılabilir. Diğer yandan, bu çalışmanın sonuçları, karışık etkili modelleme yaklaşımının çap tahminleri için gövde çapı modellerinin etkinliğini ve esnekliğini arttırdığı yönündeki bulguları destekler niteliktedir. Anahtar Kelimeler: Toros göknarı, parçalı gövde çapı modeli, karışık-etkili model, otokorelasyon, kalibrasyon
The Max and Burkhart segmented taper equation was fitted using nonlinear mixed-effects modeling techniques to account for within- and between-individual variation in Taurus fir (Abies cilicica Carr.) stem profiles. Totally 327 sample trees measured and about 60% of the trees (203) were randomly selected for model development and the reminder 40% of the trees (124) used for model validation. Based on goodness-of-fit criteria, the model including three random-effects parameters β1, β3, and β4 was the best. However, most of the residual autocorrelation was accounted for by including random effects. Upper stem diameter measurements were used to estimate random effects parameters using an approximate Bayesian estimator, which localized stem profile curves for individual trees. The procedure was tested with a validation data set. The goodness-of-fit statistics (Bias, precision, and RMSE) showed that upper stem diameter measurements and subsequent estimates of random effects improved the predictive capability of the taper equation mainly in the lower portion of the bole. Accordingly results of this research, there is no big differences between only one additional upper stem diameter and two additional upper stem diameter measurements for predictive capability of model. The method can localize stem curves for trees growing under different site and management conditions. The results of this study support previous findings that mixed-effect modeling approach increases flexibility and efficiency of taper equations for upper stem diameter prediction. Keywords: Taurus fir, segmented taper model, mixed-effects model, autocorrelation, calibration.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Orman Mühendisliği Anabilim Dalı, 2018.
Kaynakça var.
Bu çalışmada, doğal Toros göknarı (Abies cilicica Car.) meşcereleri için karışık etkili modelleme tekniği ile Max ve Burkhart parçalı gövde çapı modeli kullanılarak gövde formundaki birey içi ve bireyler arası değişkenlikler ortaya konmuştur. Bu amaçla 327 örnek ağaç ölçülmüş ve örnek ağaçlar rasgele yöntemle iki gruba ayrılmış, verilerin 203 adedi (%60) model geliştirmek, geri kalan 124 adedi (%40) ise geliştirilen modelin test edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Model ölçüt değerlerine göre en başarılı tesadüfi etkili parametre kombinasyonu olarak β1, β3, β4 bulunmuştur. Modele tesadüfi etkilerin eklenmesi hata korelasyonunu tamamen ortadan kaldırmamıştır. Hatalar arasındaki ağaç içi ve ağaçlar arası hata varyansı ve otokorelasyon için modele sırasıyla bir hata varyans fonksiyonu ve otoregresif hata yapısı eklenmiştir. Bunun sonucunda hata korelasyonu hemen hemen ortadan kalkmıştır. Diğer yandan, yeni bir ağaç için modelin kalibrasyonu amacıyla uygun bir Bayesian tahmincisi yardımı ile tesadüfi etkileri tahmin etmek amacıyla ekstra çap ölçümleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar test verileri ile denetlenmiştir. Ölçüt değerleri (ortalama hata, tutarlılık ve RMSE), ekstra çap ölçümleri ile tesadüfi etkilerin tahmini sonucunda özelikle gövdenin ilk yarısındaki çap tahminlerinin oldukça başarılı olduğunu göstermiştir. Çalışmanın sonuçları, kalibrasyon için tek ve iki çap ölçümü arasında önemli farklılıkların olmadığını da göstermiştir. Bu yöntem, farklı yönetim stratejileri ve farklı yetişme ortamlarındaki ağaçlar için gövde formundaki değişimin ortaya konması amacıyla kullanılabilir. Diğer yandan, bu çalışmanın sonuçları, karışık etkili modelleme yaklaşımının çap tahminleri için gövde çapı modellerinin etkinliğini ve esnekliğini arttırdığı yönündeki bulguları destekler niteliktedir. Anahtar Kelimeler: Toros göknarı, parçalı gövde çapı modeli, karışık-etkili model, otokorelasyon, kalibrasyon
The Max and Burkhart segmented taper equation was fitted using nonlinear mixed-effects modeling techniques to account for within- and between-individual variation in Taurus fir (Abies cilicica Carr.) stem profiles. Totally 327 sample trees measured and about 60% of the trees (203) were randomly selected for model development and the reminder 40% of the trees (124) used for model validation. Based on goodness-of-fit criteria, the model including three random-effects parameters β1, β3, and β4 was the best. However, most of the residual autocorrelation was accounted for by including random effects. Upper stem diameter measurements were used to estimate random effects parameters using an approximate Bayesian estimator, which localized stem profile curves for individual trees. The procedure was tested with a validation data set. The goodness-of-fit statistics (Bias, precision, and RMSE) showed that upper stem diameter measurements and subsequent estimates of random effects improved the predictive capability of the taper equation mainly in the lower portion of the bole. Accordingly results of this research, there is no big differences between only one additional upper stem diameter and two additional upper stem diameter measurements for predictive capability of model. The method can localize stem curves for trees growing under different site and management conditions. The results of this study support previous findings that mixed-effect modeling approach increases flexibility and efficiency of taper equations for upper stem diameter prediction. Keywords: Taurus fir, segmented taper model, mixed-effects model, autocorrelation, calibration.