Kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşcerelerinde yetişme ortamı özelliklerine göre bonitet sınıflarının modellenmesi
Modeling of bonitet classes according to the site characteristics in red pine (Pinus brutia Ten.) stands
- Tez No: 966593
- Danışmanlar: PROF. DR. SERKAN GÜLSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
Bu tezde, Antalya Orman Bölge Müdürlüğü sınırlarındaki doğal kızılçam (Pinus brutia Ten.) meşçerelerinin verim düzeyini (bonitet) belirleyen ekolojik eşiklerin saptanması, mekânsal olarak haritalanması ve iklim değişikliği senaryolarına göre geleceğe projekte edilmesi amaçlanmıştır. Alan envanterinden elde edilen bonitet endeks değerlerinin modellenmesinde çoklu doğrusal regresyon ve regresyon ağacı yöntemleri kullanılmıştır. Amenajman planlarından temin edilen iyi, orta, kötü bonitet sınıfları ve boşluklu kapalı kızılçam sahalarının modellenmesinde ise Maksimum Entropi (MaxEnt) yöntemi kullanılmıştır. MaxEnt model tahminlerine göre iyi, orta, kötü bonitet sınıfları ve boşluklu kapalı kızılçam sahalarının, 2100 yılına yönelik SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 ve SSP5-8.5 projeksiyonları üretilmiştir. Çalışmada çoklu doğrusal regresyon modeline (R² = 0.41) göre sıcaklık, solar radyasyon, topografik aydınlanma ve topografik pozisyon indeks değerleri arttıkça bonitetin düştüğü belirlenmiştir. Doğrusal olmayan ilişkileri ve eşikleri daha net yakalamak için uygulan regresyon ağacı tekniği (R² = 0.52) sonucunda boniteti en iyi temsil eden kural tai ≤ 26.5 ve ri ≤ 0,185 koşullarında tanımlanmıştır. MaxEnt modeli sonucu iyi bonitet sınıfı bio5 = 29.5-35 °C, bio12 = 650-1000 mm, bio17 = 22-36 mm ve kırıntılı/metamorfik jeoloji eşiklerinde öngörmüş olup, AUC 0,76 ile orta düzey ayrım gücü vermiştir. Orta ve kötü bonitet sınıfları genel olarak birbirine benzer eşik değerler vermiştir. Özellikle eğim artışı ve en kurak çeyrek dilimdeki yağışların azalması boşluklu kapalılığa sahip potansiyel alanları tanımlayan ayırt edici değişkenler olmuştur. Uygulanan SSP senaryoları 2100'de iyi bonitet sahaların bölgede daralacağını, uygun yetişme ortamların yükseklere doğru kayacağını göstermiştir. Tüm bu bilgiler ışığında tür için alanda genetik kaynak korunması, amenajman planlarının iklim projeksiyona göre güncellenmesi, doğru silvikültürel uygulamaların seçilmesi, yangın riski için önlemlerin alınması ve uzun vadeli izleme alanlarının oluşturulması yerinde olacaktır. Böylece kızılçamın ekolojik-ekonomik işlevleri korunarak bölgede iklime dirençli ormanlar kurulabilmesi sağlanmış olacaktır.
Özet (Çeviri)
This thesis quantified the ecological thresholds that determine site productivity (bonitet) of natural Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) stands within the Antalya Forest Regional Directorate, produced spatial distribution maps, and projected future patterns under climate-change scenarios. Stand-inventory site-index data were modelled with multiple linear regression and regression trees, whereas presence-only layers of good, medium, poor site classes and gap-dominated (degraded) red pine areas extracted from forest management plans were analysed with Maximum Entropy (MaxEnt). MaxEnt outputs were further forced with four Shared Socio-economic Pathway (SSP) trajectories (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5) to 2100. The MLR model (R² = 0.41) showed that higher temperature, solar-radiation, topographic illumination and topographic position indices depress site index. CART (R² = 0.52) captured non-linear thresholds, identifying tai ≤ 26.5 and radiation index ≤ 0.185 as the best rule for high-quality sites. MaxEnt predicted the good site class within bio5 = 29.5–35 °C, bio12 = 650–1000 mm, bio17 = 22–36 mm and clastic/metamorphic lithologies (AUC = 0.76). Moderate and poor classes were separated by increasingly limiting climate terrain thresholds, while steep slopes plus very low dry season rainfall delineated potential degraded areas. SSP projections indicate a contraction of good-quality habitats at low elevations and a shift towards 800–1200 m by 2100. Consequently, in-situ genetic conservation, climate-smart revision of management plans, site-adapted silviculture, strengthened fire prevention, and long-term monitoring are recommended to sustain the ecological and economic functions of P. brutia forests and to build climate-resilient stands in the region.
Benzer Tezler
- Kızılçam(Pinus brutia Ten.) ve Anadolu Karaçamı[Pinus nigra Arnold. subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe]' nda biyolojik bağımsızlığa ulaşma yaşlarının Isparta Orman Bölge Müdürlüğündeki doğal karışık meşcerelerinde belirlenmesi
The Determination of biological independence reazhing ages in natural mixed brutian pine(Pinus brutia Ten.)and Aanatolian Black Pine [Pinus nigra Arnold. subsp. pallasiana (Lamb.) holmboe] stands of Isparta Regional Forestry Directorate
BABÜR GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Ormancılık ve Orman MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA GENÇ
- Bazı tohum meşcereleri ve bahçeleri tohumlarıyla kurulan kızılçam (Pinus brutia Ten.) ağaçlandırmasında genetik çeşitliliğin yapılanması
Structuring of genetic diversity in forestation of Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) established by using the seeds of some seed stands and seed orchards
SULTAN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Ormancılık ve Orman MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN GÜLCÜ
- Antalya Ovacık dağı yöresinde kızılçam (Pinus brutia Ten.)'ın gelişimi ile bazı yetişme ortamı özellikleri arasındaki ilişkiler
Relationships between some environmental characteristics and site index of brutian pine (Pinus brutia Ten.) in the Ovacik mountain district, Antalya
HALİL ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ormancılık ve Orman MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KÜRŞAD ÖZKAN
- Göller yöresi kızılçam ağaçlandırmaları için büyüme oranı modeli ile bonitet endekslerinin belirlenmesi
Bonitet index identification of Lakes region red pine forestification by growth rate modal
MUSTAFA YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ormancılık ve Orman MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ ÇATAL
- Doğal kızılçam (pinus brutia ten.) meşcerelerinde orman yetişme ortamlarının verimlilik modellemesi
Modelling forest site productivity in natural red pine (pinus brutia ten.) stands
İBRAHİM KETEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ormancılık ve Orman MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN GÜLSOY