склали вибіркову сукупність. В ході проведення роботи був проведений регресійний аналіз, який дозволив отримати рівняння, що дають можливість обчислювати імовірні значення однієї випадкової величини в залежності від окремих значень іншої величини. Між діаметром і висотою був встановлений експонентний характер залежності. p align="justify"> За регрессионному рівнянню були обчислені основні таксаційні показники: висота, діаметр і кількісний показник умов місцезростання типологічних груп. За розрахованими таксаційними показниками у програмі STATISTIKA 6.0 був побудований графік залежності віку деревостану від висоти і кількісного показника умов місцезростання та отримано багатофакторне регресійне рівняння за віком. p align="justify"> На останньому етапі моделювання були отримані фрагменти таблиць ходу росту модальних соснових деревостанів для Почетского лісництва Абаканського лісгоспу. Дані таблиці дозволять визначити віки стиглості і вік рубки даних соснових деревостанів. p align="justify"> Порівняння отриманих фрагментів таблиць ходу росту (клас віку рубки приймається рівним 6 класу віку) показав, що найбільш продуктивним є деревостани, показник умови місцезростання якого дорівнює 0,85, а самим менш продуктивним є деревостани показник якого дорівнює 1,15.
Розробка математичної моделі насаджень може служити для цілей лісовпорядкування, оскільки даних спостережень, одержуваних при натурної таксації, достатньо для отримання достовірних рівнянь регресії та організації типологічних груп.
Список використаних джерел
1. Методологічні основи моделювання деревостанів: Учеб. Посібник/С.К. Фарбер, В.А. Соколов. - Красноярськ: "Дарма-друк", 2005. 79 с. p align="justify">. Львівський Я.М. "Статистичні методи побудови емпіричних формул" Москва 1994 186 с. p align="justify">. Терентьєв П.В. "Практикум з біометрії"/П.В. Терентьєв, Н.С. Ростова: Москва. 1988. - 108с. br/>
