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