Modeling biomass and carbon storage for anatolian black pine ((Pinus nigra Arnold subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) – Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) mixed forests in türkiye using artificial neural networks

Bu çalışma, Türkiye'deki 13 Orman İşletme Müdürlüğü'nde bulunan 21 Orman İşletme Şefliği'nde gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı Türkiye'de doğal olarak yayılış gösteren Pinus nigra ile Pinus brutia karışık meşcerelerinden biyokütle ve karbon depolama için tahmin modelleri geliştirmektir. Dendrometrik ölçümlere (çap, boy, yaş) ek olarak, 138 ağaç (P. nigra (68), P. brutia (70)), 138 gövde kesiti, 138 dal ve 138 yaprak, 92 ölü örtü, 46 ölü odun, 46 diri örtü, 208 kök silindiri ve 206 organik toprak silindiri örneği kullanılmıştır. Meşcere özellikleri (yaş, çap, boy, ağaç sayısı, göğüs yüzeyi, hacim ve karışım oranı) gibi birkaç temel parametre üzerinden analiz edilmiştir. Toprak üstü (tek ağaç, gövde, dal, yaprak, kabuk, ölü örtü, ölü odun, diri örtü) ve toprak altı (kök ve organik madde) bileşenler için biyokütle ve karbon depolama miktarları hesaplanmıştır. Bu çalışma sonucunda, tek ağacın biyokütlesi ve karbon depolama miktarı sırasıyla P. nigra'da 162,56 kg ve 80,72 kg, P. brutia'da ise 195,63 kg ve 98,25 kg olarak belirlenmiştir. Ağaç gövdesi, tek ağaç biyokütlesinin %64-66'sını, tek ağaç karbon depolama miktarının ise %63-66'sını oluşturmaktadır. Meşcere bileşenlerinin biyokütleleri ; ölü örtüde 17.4 t/ha, ölü odunda 2,33 t/ha, diri örtüde 0,45 t/ha, 0-90 cm derinliğindeki köklerde 55,60 t/ha ve toprakta kütlesi 7560,9 t/ha olduğu ve bu biyokütlelerin karbon oranları ise sırasıyla %44,5, %47,7, %46,1, %48,1 ve %3,35 olarak tespit edilmiştir. YSA ve Regresyon Analizi Yöntemlerinin kullanılarak biyokütle ve karbon depolama için çeşitli tahmin modelleri geliştirilmiştir. Her bir tür için, (i) her bir ağaç bileşeni ve her bir tek ağaç için sadece ağaç çapı (D1.30) kullanılarak en iyi 10 doğrusal olmayan regresyon modeli (Power), (ii) her bir tek ağaç için D1.30 ve yükseklik (H) kullanılarak iki MLR modeli ve (iii) iki MLP modeli ve ayrıca (iv) ekosistemin beş parametresi (Dm, Hm, N, CC, SI) kullanılarak meşcere seviyesi için iki MLR modeli ve iki MLP modeli geliştirilmiştir. MLR modelleri ile karşılaştırıldığında, MLP modelleri tahmin için daha iyi performans göstermiştir. P. nigra ve P. brutia'nın tüm karışık meşcerelerinin mekansal dağılımı, potansiyel biyokütlesi ve depoladığı karbon analiz edilmiştir. Bu meşcerelerin için Türkiye'nin toplam (1.99 GtC) orman ekosistemi karbon depolama kapasitenin %3.31'ini (0.0659 GtC) temsil ettiği görülmüştür.