1 research outputs found
Varise tekke ja dünaamika hindamine
Master’s thesis
Curriculum in Environmental management and policyPlants and trees litterfall represent a primary organic carbon source in forest soils.
The global forest litterfall prediction is an important research field for forestry
scientists worldwide. The main research purpose of this master’s thesis is the
statistical estimation and prediction of past and future litterfall dynamics, based on
a dataset obtained from a four-year investigation at four forest areas with different
trees composition and age. To reach the main research purpose of this master’s
thesis, a four-year investigation litterfall dataset was analysed. The linear
regression model and the generalized additive model were used for statistical
analysis of the litterfall dynamics. The results demonstrates that the linear
regression model is not an appropriate method to estimate litterfall detailly, but it
could be used to predict litterfall trend in general. In contrast, general additive
model describes and predicts litterfall process very well. Four different sample
areas with different ages and trees composition were statistically estimated due to
generalized additive models. All models show the differences between the forest
stands, involved in this investigation. During analysis appears, that absent
observations are negatively influence on both types of models. As a result, the
bootstrap method was used to find the absent observations. The sampling problem was successfully solved due it. Bootstrapped method gave an opportunity, to create
new uniformly distributed observations and generate more accurate and reliable
model. This study could facilitate to better understanding of the litterfall dynamics
in Estonian forests.Alustaimestiku ja puude varis on peamine süsiniku allikas metsade muldadel.
Metsa varise dünaamika ennustus on oluline uurimisvaldkond metsandusteadlaste
jaoks. Käesoleva magistritöö peamine eesmärk on varasema ja tulevase varise
dünaamika statistiliselt hindamine ja prognoosimine andmestiku põhjal, kus
kogutud nelja-aastase uurimised neljal metsaaladel erineva puude koosseisu ja
vanusega. Selle magistritöö põhieesmärgi saavutamiseks oli statistiliselt
analüüsitud nelja-aastane vaarise andmekogum. Varise dünaamika statistilise
analüüsimiseks oli kasutatud lineaarset regressioonimudelit ja üldistatud aditiivset
mudelit. Tulemused näitavad, et lineaarne regressioonimudel ei ole sobiv meetod
varise dünaamika detailseks hindamiseks, kuid seda on võimalik kasutada üldise
varise tendentsi prognoosimiseks. Seevastu üldine aditiivne mudel kirjeldab ja
ennustab väga hästi varise tekkeprotsess. Neli metsatükid erinevate puu vanuse ja
puude koostisega oli analüüsitud üldistatud aditiivse mudeli abiga. Kõik mudelid
näitasid erinevusi selles uurimises osalenud puistute vahel. Analüüsi käigus tuli
välja, et puuduvad varise vaatlused negatiivselt mõjutavad mõlemale muudeli
tüüpidele. Bootstrap-meetod oli kasutatud puuduvate vaatluse leidmiseks ja
valimiprobleem oli edukalt lahendatud. Bootstrap-meetod andis võimalus luua
uusi vaatlusi ühtlasest jaotusest ning genereerida täpsemat ja usaldusväärsemat mudelit. Antud töö võiks hõlbustada paremat arusaamist varise dünaamikast Eesti
metsades