Modeling non-spatial forest stand structure is important for prescribing silvicultural treatments and harvesting regimes. It requires identification of a suitable distribution model to provide reliable estimates. Therefore, in this study, we evaluated the performance of various distribution models in describing the structure of the Gmelina arborea stands in the Oluwa Forest Reserve, Nigeria. Data were collected from twenty-five sample plots of 0.04 ha in five stands (aged 19, 24, 29, 34, and 39 years). Five distributions, including Weibull, Generalized Weibull, Johnson SB, Logit-logistic (LL), and generalized beta were fitted to diameter data from the individual stands. Model assessment was based on negative log-likelihood, Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, and Bayesian Information Criterion. The results showed that Johnson SB had the smallest rank sum of the fit indices. Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling values ranged from 0.0333 to 0.0441, and 0.0217 to 0.0522, respectively. As such, the Johnson SB distribution was identified as the most suitable model for the G. arborea stands. Generalized beta, LL, Weibull, and generalized Weibull distributions performed equally well. The application of the Johnson SB model with a fitted Näslund height-diameter model provided information on class volume per hectare. This information is important for making decisions on product specification and overall management of the G. arborea.
Nijerya Oluwa koruma ormanında Gmelina arborea Roxb meşçerelerinin mekansal olmayan yapı modellemesi
Mekansal olmayan orman meşçere yapısının modellenmesi, silvikültürel müdaheleler ve ürün düzeni için önemlidir. Güvenilir tahmin yapılabilmesi uygun bir dağıtım modelinin tanımlanmasını gerektirmektedir. Bu nedenle, çalışmada Nijerya'nın Oluwa koruma ormanında Gmelina arborea meşçerelerinin yapısının açıklanmasında çeşitli dağıtım modellerinin performansı değerlendirilmiştir. Veriler beş meşçerede (19, 24, 29, 34 ve 39 yaşlarında) 0,04 ha'lık yirmi beş örnek alandan toplanmıştır. Oluşturulan beş dağılım Weibull, Generalized Weibull, Johnson SB, Logit-logistic (LL) ve genelleştirilmiş beta dağılımı ve meşçerelerin ortalama çap verilerine göre dizayn edilmiştir. Oluşturulan modelin değerlendirilmesi olumsuz olasılık dağılımı, Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von Mises, Anderson-Darling ve Bayesian bilgi kriterlerine dayanmaktadır. Elde edilen sonuçlar, Johnson SB dağılımının uyum indekslerinde en düşük sıralamaya sahip olduğunu göstermiştir. Kolmogorov-Smirnov ve Anderson-Darling değerleri sırasıyla 0,0333 ile 0,0441 ve 0,0217 ila 0,0522 arasında değişmektedir. Bu nedenle, Johnson SB dağılımı G.arborea meşçereleri için en uygun model olarak belirlenmiştir. Genelleştirilmiş beta, LL, Weibull ve genelleştirilmiş Weibull dağılımları ise eşit derecede performans değerleri göstermiştir. Johnson SB modeline entegre edilmiş bir Näslund yükseklik çapı modeli uygulaması, hektar başına elde edilen ürün sınıf hacminin ne olacağı hakkında yeterli düzeyde bilgi vermiştir. Makale sonuçları ile elde edilecek ürün özellikleri ve G. arborea'nın genel yönetimi hakkında karar verilmesinde önemli verilerin elde edilmesini sağlamıştır.
Cite this paper as: Ogana, F.N., Ekpa, N.E., 2020. Modeling the non-spatial structure of Gmelina arborea Roxb Stands in the Oluwa Forest Reserve, Nigeria. Forestist 70(2): 133-140.