Yapılandırılmış Özet[1]Bu çalışma Akdeniz bölgesi, Beyşehir gölü havzası-Dedegül dağları yetişme ortamı yöresinde gerçekleştirilmiş olup, bulanık mantık uygulamaları ile karaçamın verimliliğini tahmin etmek için bir model geliştirmek ve elde edilen modelin çoklu regresyon analizi ile elde edilmiş model ile karşılaştırılmasını yapmak amacıyla yürütülmüştür.Çalışmanın yapıldığı Dedegül dağları yöresi 38° 03' ve 37° 26' kuzey enlemleri ile 31° 46' ve 31° 15' doğu boylamları arasında bulunmaktadır (Çizelge 1). Yörede oligosen şistler ile kireçtaşı anakayası yaygın durumdadır. Kahverengi orman toprakları genelde oligosen şişstler üzerinde gelişmişken, kırmızı-kahverengi orman toprakları ise kireçtaşları üzerinde gelişmiştir. Yörede Akdeniz iklimi ile karasal iklim arasında bir geçiş iklimi hüküm sürmektedir. Yörede karaçam hakim tür olup, bunun dışında yaygın olarak bulunan diğer türler boylu ardıç, kokulu ardıç, diken ardıç, saçlı meşe ve titrek kavaktır.Dedegül dağları yöresinde daha evvelden yapılan bir çalışmada karaçamın boy gelişimi üzerinde etkili olan faktörler olarak yamaç konumu,  yükselti ve toprak derinliği olarak bulunmuş ve bu faktörlere göre boy gelişimi çoklu regresyon analizi ile modellenmiştir (Özkan ve ark. 2008). Bu modelin R² değeri 0.72 olarak bulunmuştur. Bu çalışmada aynı değişkendenler kullanılarak karaçamın boy gelişimini modellemek için bulanık mantık uygulamaları devreye sokulmuştur.  Bulanık mantık çıkarımı üyelik fonksiyonlarının belirlenmesi, bulanık mantık operatörleri ve eğer-ise kurallarını içermektedir. İki tip bulanık mantık çıkarımı vardır. Bunlar Mandani tipi ve Sugeno tipidir. Bu çalışmada Mamdani tipi çıkarım kullanılmıştır. Üyelik fonksiyonlarının belirlenmesinde her bir değişkenin boy ile doğrusal-doğrusal olmayan ilişkileri dikkate alınmamış, kuralların yazılmasında arazi gözlemleri de devreye sokulmuştur. Çalışmada Yarı ikizkenar yamuk, ikizkenar yamuk ve üçken üyelik fonksiyonları kullanılmıştır (Şekil 3). Çalışmada 80 adet kural belirlenmiş ve bunlar Tablo 2'de verilmiştir.Girdilerin hepsi yapıldıktan sonra, kestirim değerleri alınmıştır. Daha sonra kestirim değerleri ile gerçek değerler arasında regresyon analizi yapılmış ve sonuçta R² değeri 0.8579 olarak bulunmuştur. Çalışma sonucunda, regresyon analizi ile elde edilmiş modelin açıklama payı % 72.6 ile oldukça yüksek olmasına rağmen, bulanık mantık uygulamaları ile % 85,79 ile çok daha yüksek açıklama payına sahip bir model elde edilmiştir. Bu sonuçlar bulanık mantık uygulamalarının çoklu regresyon analizi ile karşılaştırıldığında çok daha tatmin edici olduğunu göstermektedir. Zira bulanık mantık çoklu regresyon analizi gibi sadece doğrusal ilişkileri değil aynı zamanda doğrusal olmayan ilişkileri de açıklama yeteneğine sahiptir.[1] Expanded abstract in Turkish.

This study was addressed to obtain a model of Crimean pine's productivity by using a fuzzy logic application and compare its result to the model obtained from the application of multiple regression analysis in the Dedegul mountain district of the Beysehir watershed in the Mediterranean region, Turkey. In the study, environmental variables (slope position, altitude and soil depth) which are significantly related to site index were taken attention for modeling the productivity. Even thought the regression coefficient of the obtained model by performing multiple regression analysis was relatively high with 72.6 %, the productivity model obtained by using fuzzy logic approach was much better with an explained variance of 85.79 %. The results show that fuzzy logic application seems to be more suitable approach compared to multiple regression analysis due to the fact that it can explain not only linear but also nonlinear relationships. Keywords: Black pine, Fuzzy logic, Site index, Height growth, Environmental factors.