BULANIK MANTIK YÖNTEMİYLE KIZILÇAMDA VERİMLİLİĞİN MODELLENMESİ

Emre KUZUGÜDENLİ
2018 Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi  
Kızılçam (Pinus brutia Ten). Bu çalışma, orman ekolojisi alanında bulanık mantık yönteminin kullanılabilirliğini araştırmak ve neticesinde araştırma sahasına benzer ekolojik koşullara sahip yörelerde yapılacak ağaçlandırma çalışmalarında başarıyı artırmak amacıyla Ege bölgesi, Dalaman(Muğla) yöresinde gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla araştırma sahası olan Dalaman yöresinde 40 adet örnek alan belirlenmiştir. Bağımlı değişken olan bonitet endeksini belirlemek amacıyla her örnek alanda üst boy ve
more » ... ş ölçümleri yapılmıştır. Araştırmanın bağımsız değişkenleri için de örnek alanlarda enlem, boylam, yükselti, bakı, eğim, arazi formu, yamaç konumu, sıcaklık, yağış ve büyük toprak grubu değişkenleri belirlenmiştir. Yapılan istatistiksel analizler sonucunda bulanık mantık modellemesinin tahmin gücü (R 2 =0,6845) regresyon modellemesine (R 2 =0,4589) oranla çok daha yüksek çıkmıştır. Çalışma sonucunda bulanık mantık yönteminin orman ekolojisi çalışmalarında alternatif bir metot olarak kullanılma potansiyelinin olduğu görülmüştür. Abstract Site, Site index, Dalaman(Mugla), Fuzzy Logic, Brutian pine(Pinus brutia Ten.). This study has been carried out in the Dalaman region (Mugla) in order to increase the success of afforestation brutian pine forests in the Dalaman and similar regions as well as the availability of the fuzzy logic method in forest ecology studies. For this purpose, 40 sample plots were determined in the Dalaman region, which is the research area. In order to determine the site index, which is the dependent variable, the height and age of each sample plots were measured. For the independent variables of the study, variables such as latitude, longitude, elevation, aspect, slope, land form, slope position, temperature, precipitation and soil group were measured in the sample plots. As a result of statistical analysis, the estimation power of the fuzzy logic model (R 2 = 0.6845) was much higher than the regression model (R 2 = 0.4589). As a result of the study, it is seen that the fuzzy logic method has potential to be used as an alternative method in forest ecology studies.
doi:10.21923/jesd.413679 fatcat:heuzvhyq7jfq3opyatqj4pykpe