DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 3-4/2012 str. 22 <-- 22 --> PDF |
S obzirom da su predmet ovoga istraživanja raznodobne sastojine šumoposjedničkih šuma prilično heterogene strukture, te imajući uvidu spoznaje dosadašnjih istraživanja (Tomašegović 1961, Kalliovorta i Tokola 2005) prema kojima je varijabilnost prsnog promjera najbolje opisana s promjerom krošnje i visinom stabla kao nezavisnim varijablama, u izgradnji prvog tipa regresijskih modela (dM1) procjene prsnih promjera kao nezavisne varijable koristili smo upravo promjer krošnje (D) i visinu stabla (h). (dM1) d1,30 = b0 + b1 D + b2h Kao što je već navedeno, prema pojedinim istraživanjima (Aldred i Kippen 1967) negativan utjecaj nepravilnog oblika krošnje na procjenu prsnog promjera može se smanjiti primjenom varijable površine projekcije krošnje umjesto promjera krošnje. Stoga smo u izgradnji drugog regresijskog modela (dM2) procjene prsnih promjera kao nezavisne varijable koristili površinu projekcije krošnje (P) i visinu stabla (h). (dM2) d1,30 = b0 + b1 P + b2h gdje je: d1,30 – aritmetički srednji prsni promjer iz dva međusobno okomita terenski izmjerena prsna promjera (d1,30-1, d1,30-2) b0 – regresijska konstanta, b1 i b2 – regresijski koeficijenti, h – terenski izmjerena visina stabla, D – promjer krošnje izračunat kao aritmetička sredina iz dva terenski izmjerena međusobno okomita promjera vidljivog dijela krošnje (Dmax – maksimalnog, Dmin –minimalnog), odnosno dva vertikalno projicirana promjera krošnje na tlo, P – površina projekcije krošnje izračunata iz dva terenski izmjerena međusobno okomita promjera vidljivog dijela krošnje (Dmax, Dmin), odnosno dva vertikalno projicirana promjera krošnje na tlo primjenom formule za površinu elipse. Analiza valjanosti, odnosno validacija svakog pojedinog modela te usporedba dobivenih rezultata provedena je grafičkim i analitičkim metodama (Kolmogorov-Smirnovljev test). Izračun varijabli i dio grafičkih prikaza napravljen je u programskom paketu Excel. Statistička obrada podataka i drugi dio grafičkih prikaza izrađen je u programskom paketu STATISTICA 7.1 (StatSoft Inc. 2011) pri čemu je razina značajnosti od 5 % smatran statistički značajnim. Rezultati s raspravom Results with discussion Provedenom parcijalnom linearnom korelacijom dobiveni su korelacijski koeficijenti prikazani u tablici 1, te je utvrđeno da su sve nezavisne varijable (D, P, h) planirane u izgradnji modela statistički značajne. Iz dobivenih korelacijskih koeficijenata vidljiva je visoka povezanost svake od testiranih potencijalnih nezavisnih varijabli (D, P, h) s prsnim promjerom, i to za sve promatrane vrste drveća. Time je opravdan odabir nezavisnih varijabli za višestruku linearnu regresijsku analizu. U tablici 2. prikazani su rezultati višestruke regresijske analize, odnosno parametri izrađenih regresijskih modela (dM1) procjene prsnih promjera s promjerom krošnje (D) i visinom stabla (h) kao nezavisnim varijablama iz kojih je vidljivo da su svi modeli statistički značajni (pm < 0,05). Prema dobivenim koeficijentima determinacije (R2) pomoću nezavisnih varijabli modela (D i h) objašnjava se 79 % varijabilnosti prsnog promjera običnog graba i crne johe, 80 % varijabilnosti prsnog promjera hrasta kitnjaka, te čak 96 % varijabilnosti prsnog promjera obične bukve. Pogreška procijene prsnih promjera iskazana kroz korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE) najmanja je za model običnog graba (3,24 cm), a najveća za model hrasta kitnjaka (5,01 cm). Procijenjeni parametri nezavisnih varijabli (D, h) također su statistički značajni u svim modelima (pv < 0,05). Rezultati višestruke linearne regresijske analize za modele (dM2) procjene prsnih promjera s površinom projekcije krošnje (P) i visinom stabla (h) kao nezavisnim varijablama prikazani su u tablici 3. Na temelju parametara izrađenih modela, može se zaključiti da su i u ovom slučaju svi izrađeni modeli statistički značajni (p < 0,05). Pomoću nezavisnih varijabli korištenih u modelima (P, h) objašnjava se 79 % varijabilnosti prsnog promjera običnoga graba i crne johe, 76 % varijabilnosti prsnog promjera hrasta kitnjaka te 92 % varijabilnosti prsnog promjera obične bukve. Korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE) najmanji je za model običnog graba (3,28 cm), a najveći za model hrasta kitnjaka (5,62 cm). Procijenjeni parametri nezavisnih varijabli (P, h) također su statistički značajni u svim modelima (pv < 0,05). Dobiveni koeficijenti determinacije pokazuju kako u prvom modelu (dM1) nezavisne varijable promjer košnje i visina stabla, kao i u drugom modelu (dM2) varijable površina projekcije krošnje i visina stabla vrlo dobro opisuju varijabilnost prsnog promjera kod svih vrsta drveća. Pri tome su iznosi koeficijenata determinacije manji za 4 % kod modela drugog (dM2) za hrast kitnjak i obična bukva, što je vrlo vjerojatno posljedica posrednog računanja površine projekcije krošnje iz samo dva (međusobno okomita) izmjerena promjera vidljivog dijela krošnje. Prema tome, kod izrazito nepravilnih oblika krošanja uputnije bi bilo računati površinu projekcije krošnje iz većeg broja izmjerenih promjera. Kod običnog graba i crne johe |