Digital repository of Slovenian research organisations

Search the repository
A+ | A- | Help | SLO | ENG

Query: search in
search in
search in
search in
Research data

Options:
  Reset

Query: "author" (Vasilije Trifković) .

1 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Modeliranje višinske in debelinske rasti dominantnih dreves ter ocenjevanje indeksov produkcijske sposobnosti gozdnih rastišč
Andrej Bončina, Vasilije Trifković, Živa Bončina, 2021

Abstract: Modeli višinskega in debelinskega priraščanja dreves so pomembni za upravljanje gozdov, saj so podlaga za določanje režima redčenj, ciljnih premerov drevesnih vrst in optimalnega razmerja razvojnih faz ter ocenjevanje produkcijske sposobnosti goz%dnih rastišč. S podatki s stalnih vzorčnih ploskev smo za dva gozdna tipa (gradnovo bukovje na izpranih tleh in predalpsko jelovo bukovje) modelirali višinsko rast dominantnih bukev in smrek glede na njihov premer. Za obe vrsti smo ocenili rastiščni produkcijski indeks (SPI), ki je dominanta višina drevja pri prsnem premeru 45 cm. Na podlagi debelinskega priraščanja do%minantnih dreves smo ocenili prehodne dobe in povprečno starost dreves glede na njihovo debelino. To so bili vhodni podatki za določitev regresijskega modela višine dominantnih dreves glede na njihovo starost. SPI je za smreko v primerjavi z bukvijo pričakovano višji, pri bukvi je vrednost SPI višja na rastišču gradnovega bukovja na izpranih tleh (28,7 m proti 27,9 m), pri smreki pa na rastišču predalpskega jelovega bukovja (31,3 m proti 29,7 m). Vrednosti rastiščnih indeksov (SI; dominantna višina drevja pri starosti 100 let) smreke na rastiščih gradnovega bukovja in predalpskega jelovega bukovja so 33,4 in 32,0, bukve pa 29,0 in 27,0. Z opisanim postopkom smo za izbrana gozdna rastiščna tipa določili indekse produkcijske sposobnosti gozdnih smreke in bukve (SI in SPI); uporabnost postopka je treba preveriti še za druge drevesne vrste in gozdne rastiščne tipe.
Keywords: dominantna drevesa, višinska rast, debelinska rast, rastiščni indeks, rastiščni produkcijski indeks, Fagus sylvatica, Picea abies
DiRROS - Published: 17.08.2021; Views: 1191; Downloads: 724
.pdf Fulltext (840,99 KB)

2.
Primerjava različnih regresijskih modelov za napovedovanje debelinskega priraščanja jelke
Andrej Ficko, Vasilije Trifković, 2021

Abstract: V prispevku na primeru jelke predstavljamo sedem regresijskih modelov za modeliranje priraščanja dreves s podatki periodičnih meritev na stalnih vzorčnih ploskvah. Poleg polinomske regresije, modela z dodanim šumom in mešanega linearnega modela, predstavljamo regresijo z naravnimi zlepki in tri modele z omejenimi odvisnimi spremenljivkami: truncated regression, tobit regression in grouped data regression. Modele lahko uporabimo, kadar se zaradi načina merjenja in zaokroževanja podatkov ter hierarhičnosti podatkov srečamo z rezanimi ali krnjenimi slučajnostnimi spremenljivkami, nezveznostjo odvisne spremenljivke in pristransko oceno prirastka. Pri pojasnitvi debelinskega priraščanja 21.013 jelk na 4.405 ploskvah v obdobju 1990–2014 v raznomernih gozdovih v dinarskih jelovo-bukovjih so vsi modeli pokazali podoben vpliv prsnega premera, sestojne temeljnice, temeljnice debelejših dreves, raznomernosti, nagiba, nadmorske višine in le manjše razlike v regresijskih koeficientih in merah prileganja. Največje povprečne napovedi prirastka daje tobit model, mešani model pa se najbolj prilega podatkom. V primerjavi z drugimi modeli model z zlepki kaže na počasnejše zmanjševanje prirastka zelo debelih jelk po kulminaciji prirastka.
Keywords: prirastek, multipla regresija, statistične metode, tobit model, krnjenje, mešani modeli, jelka, modeli z omejenimi odvisnimi spremenljivkami, stalne vzorčne ploskve
DiRROS - Published: 01.12.2021; Views: 858; Downloads: 557
.pdf Fulltext (2,97 MB)

Search done in 0 sec.
Back to top