Kayın, Göknar ve Göknar-Kayın Meşcerelerinde Yaprak Alan İndeksi ile Toprak Özellikleri Arasındaki İlişkiler

Yaprak alan indeksi (YAİ), fotosentez, intersepsiyon, evapotranspirasyon ve kirleticilerin depolanması gibi çok farklı süreçleri kontrol etmektedir. YAİ güneş ışınlarını bitkisel biyokütleye çeviren aktif yaprak yüzey alanının doğrudan bir ölçüsüdür. Bu nedenle YAİ önemli bir ekosistem karakteristiğidir ve birçok karasal ekosistemde, verimlilik ile sıkı ilişki içerisindedir. Bu araştırmada, yarıküresel fotoğraflar yardımıyla farklı meşcerelerdeki (kayın, göknar ve göknarkayın) yaprak alan indeksi değerleri araştırılmıştır. Bunun yanı sıra, incelenen meşcere tiplerine ait bazı toprak özellikleri (tekstür, pH, organik C, toplam N, nem vb.) de belirlenmiştir. Yaprak alan indeksi değerleri; kayında 3.36 m2 m-2, göknarda 2.94 m2 m-2 ve göknar-kayında 3.96 m2 m-2 bulunmuş ve istatistiki olarak anlamlı fark göstermiştir. Korelasyon analizi sonuçlarına göre; YAİ ile organik C, örnek alma anındaki nem ve pH arasında negatif ve anlamlı bir ilişki vardır. Araştırma sonuçları, aynı yetişme ortamı şartlarında, meşcere tipinin yaprak alan indeksi üzerinde etkili olduğunu ve böylece fotosentez, intersepsiyon, evaporasyon ve transpirasyon gibi süreçleri de değiştirdiğini göstermektedir.

___

  • Barnes, B.V., D.R. Zak, S.R. Denton and S.H. Spurr, 1998. Forest Ecology. 4 th ed. John Wiley and Sons, New York, pp 774.
  • Black, C.A., 1965. Methods of Soil Analysis: Part I Physical and Mineralogical Properties, Part II Chemical and Microbiological Properties, American Society of Agronomy, Madison Wisconsin USA.
  • Blake, G.R., 1965. Particle density. In: Klute A (ed), Methods of Soil Analysis, Part 1. Physical and Mineralogical Methods. Agronomy Monograph 9, American Society of Agronomy-Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin, USA, 371–373.
  • Bonan, G.B., 1993. Importance of leaf area index and forest type when estimating photosynthesis in Boreal forest. Remote Sensing of Environment. 43: 303-314.
  • Bouriaud, O., K. Soudani and N. Breda, 2003. Leaf area index from litter collection: impact of specific leaf area variability within a beech stand. Canadian Journal Remote Sensing of Environment. 29(3): 371-380.
  • Bouyoucos, G.J., 1962. Hydrometer method improved for making particle size analyses of soils. Agronomy Journal. 54: 464– 465
  • Brady, N.C., 1990. The Nature and Properties of Soils. 10th Ed. New York: Macmillan, 621 pp.
  • Burton, A. J., K.S. Pregitzer and D.D. Reed, 1991. Leaf area and foliar biomass relationships in northern hardwood forests located along an 800 km acid deposition gradient. Forest Science. 37(4): 1011-1059.
  • Coyne, M.S. and J.A. Thompson, 2006. Fundamental Soil Science. Delmar Learning, Clifton Park, New York, 403 pp.
  • Çepel, N., 1985. Toprak Fiziği. İ.Ü Yayın No: 3313, O.F Yayın No. 374, İstanbul, 288 s.
  • Erinç, S., 1984. Klimatoloji ve Metodları. İÜ Yayın No. 3278, Deniz Bilimleri ve Coğrafya Enstitüsü Yayın No. 2, İstanbul.
  • Erkovan, H.İ, M.K. Güllap, M. Daşcı and A. Koç, 2009. Changes in leaf area index, forage quality and above-ground biomass in grazed and ungrazed rangelands of Eastern Anatolia Region. Ankara Üniversitesi, Tarım Bilimleri Dergisi. 15(3): 217-223.
  • Fassnacht, K.S. and S.T. Gower, 1997. Interrelationships among the edaphic and stand characteristics, leaf area index, and aboveground net primary production of upland forest ecosystems in North Central Wisconsin. Canadian Journal of Forest Research. 27: 1058-1067.
  • Foth, H.D., 1984. Fundamentals of Soil Science. 7th Ed. John Wiley and Sons, New York, 420 pp.
  • Gholz, H. L., 1982. Environmental limits on aboveground net primary production, leaf area and biomass in vegetation zones of the Pacific Northwest. Ecology. 53: 469-481.
  • Gower, S. T., K.A. Vogt and C.C. Grier, 1992. Carbon dynamics of Rocky Mountain Douglas-fir: influence of water and nutrient availability. Ecology Monograph. 62: 43-65.
  • Grier, C.C. and S.W. Running, 1977. Leaf area of mature northwestern coniferous forests: relation to water balance. Ecology. 58: 893-899.
  • Gülçur, F., 1974. Toprağın Fiziksel ve Kimyasal Analiz Metodları, Kutulmuş Matbaası, İ.Ü. Yayın No. 1970, Orman Fakültesi Yayın No. 201, İstanbul, 225 s.
  • Hoff, C. and S. Rambal, 2003. An examination of the interaction between climate, soil and leaf area index in a Quercus ilex ecosystem. Annals of Forest Science. 60:153- 161.
  • Jose, S. and A.R. Gillespie, 1997. Leaf area-productivity relationships natural disturbances. Among mixed-species hardwood forest communities of the central hardwood region. Forest Science. 43(1): 56-64.
  • Kacar, B., 1995. Bitki ve Toprağın Kimyasal Analizleri, III. Toprak Analizleri. Ankara Üniv. Ziraat Fak. Eğitim, Araştırma ve Geliştirme Vakfı Yayınları No: 3, Ankara, 705 s.
  • Kantarcı, M.D., 1979. Aladağ kütlesinin (Bolu) kuzey aklanındaki uludağ göknarı ormanlarında yükselti iklim kuşaklarına göre bazı ölü örtü ve toprak özelliklerinin analitik olarak araştırılması. İ.Ü Yayın No. 2634, Orman Fakültesi Yayın No. 274, İstanbul, 220 s.
  • Kantarcı, M.D., 2000. Toprak İlmi. İstanbul Üniversitesi Yayın No. 4261, Orman Fakültesi Yayın No. 462, İstanbul, 420 s.
  • Kara, Ö., İ. Bolat, K. Çakıroğlu and M. Öztürk, 2008. Plant canopy effects on litter accumulation and soil microbial biomass in two temperate forests. Biology and Fertility of Soils. 45(2): 193-198.
  • Kozlowski, T.T., P.J. Kramer and S.G. Pallardy, 1991. The Physiological Ecology of Woody Plants. Academic Press, New York, 657 pp.
  • Long, J.N. and F.W. Smith, 1990. Determinant of stemwood production in Pinus contorta var. latifolia forest: the influence of site quality and stands tructure. Journal Applied Ecology. 27: 847-856.
  • Müjdeci, M., A. Sarıyev and V. Polat, 2005. Buğdayın (Triticum aestivum L.) gelişme dönemleri ve yaprak alan indeksinin matematiksel modellenmesi. Ankara Üniversitesi,Tarım Bilimleri Dergisi. 11(3): 278-282.
  • Nemani, R.R and S.W. Running, 1989. Testing a theoretical climate-soil-leaf area hydrologic equilibrium oh forest using satellite data and ecosystem simulation. Agricultural and Forest Meteorology. 44: 245-260.
  • Öztürk, M., 2009. An integrated land use-hydrological model for the Bartin spring watershed. Ph. D. Thesis. Boğaziçi University, Institute of Environmental Sciences, İstanbul, 196p.
  • Schleppi, P., M. Conedera, I. Sedivy and A. Thimonier, 2007. Correcting nonlinearity and slope effects in the estimation of the leaf area index of forests from hemispherical photographs. Agricultural and Forest Meteorology. 144: 236-242.
  • Soudani, K., J. Trautmann and J.M.N. Walter, 2002. Leaf area index and canopy stratification in Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands. International Journal of Remote Sensing. 23: 3605-3618.
  • Swank, W.T., L.T. Swift and J.E. Douglass, 1988. Streamflow changes associated with forest cutting, species conversions, and national disturbances. Forest hydrology and ecology at Coweeta, ed. W.T. Swank and D.A. Crossley, 297-312.
  • Tanaka, K. and S. Hashimoto, 2006. Plant canopy effects on soil thermal and hydrological properties and soil respiration. Ecological Modelling. 96: 32-34
  • Vose J.M. and H.L. Allen, 1988. Leaf area, stemwood growth, and nutrition relationships in loblolly pine. Forest Science. 34: 547-563.
  • Waring, R.H., 1983. Estimating forest growth and efficiency in relation to canopy leaf area. Advanced Ecology Research. 13: 327-354.