34 KB440 KB31 KB193820262010Bončina, AndrejHladnik, DavidKadunc, Alešštevilka:3letnik:68str. 135-144ISSN:0017-2723COBISSID:2942630URN:URN:NBN:SI:doc-TDMRQNJYslZveza društev inženirjev in tehnikov gozdarstva in lesarstva SlovenijeGozdarski vestnikforestrygozdarstvokontrolna vzorčna metodaposekvzorčenjePresoja ocenjevanja količine poseka na stalnih vzorčnih ploskvah| Evaluation of felling assessment by using data form permanent samplings plots|Based on data trees inventoried in 10-years period on permanent samplings plots (n= 1,604) in three forest management units (Grčarice, Logatec and Vzhodne Haloze) we analysed quality of data, fellings of growing stock, and assess their accuracy using different algorithms. We compared calculated fellings of growing stock to the official harvest statistic. Five year increment of cutting trees in ten years period should be taken into account when calculating fellings of growing stock since the latter value would be underestimated for approximately 10 %. Confidence interval of felling is similar when using algorithm for (simple) random sampling or algorithm for systematic sampling. Fellings of growing stock per sampling plots were not normally distributed; however, comparison to the results using Bootstrap algorithm indicated, that procedures based on normal distributions are allowableNa podlagi periodičnih meritev dreves na stalnih vzorčnih ploskvah (n = 1.604)v obdobju desetih let smo na primeru treh gozdnogospodarskih enot (Grčarice, Logatec in Vzhodne Haloze) analizirali kakovost podatkov, količino poseka, ocenili zanesljivost ocene poseka po različnih postopkih in ocene ugotovljenega poseka primerjali z uradnimi evidencami poseka. Pri oceni posekaje treba upoštevati petletni prirastek dreves, ki so posekana v desetletnem obdobju, sicer je posek podcenjen za približno 10 %. Zanesljivost ocene količine poseka je podobna, če uporabimo algoritem za (enostavno) slučajnostno vzorčenje ali pa algoritem za sistematično vzorčenje. Količina poseka, ugotovljena na stalnih vzorčnih ploskvah, se ne porazdeljuje normalno, vendar smo s primerjalno analizo poseka z metodo Bootstrap ugotovili,da je dopustna uporaba postopkov, ki predvidevajo normalno porazdelitev vrednosti. Ugotovili smo, da so uradne ocene o količini poseka podcenjene. V prispevku opozarjamo na pomanjkljivosti v postopkih in podatkovnih zbirkah, ki vplivajo na kakovost ocen, in predlagamo izboljšaveTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaZveza gozdarskih društev Slovenije