Bu tez çalışması Akdağ Yöresinde
yayılış gösteren Kızıl geyik (Cervus
elaphus) türünün yöredeki dağılımında etkili olan faktörleri ortaya koymak,
türün dağılımını modellemek ve haritalamak amacı ile gerçekleştirilmiştir. Bu
amaçla Akdağ Yöresinde 116 örnek alandan Kızıl geyik türüne ait yetişme ortamı
ve var yok verileri toplanmıştır.
Çalışmada istatistiksel süreçte
ilk olarak modellemede kullanılacak değişkenler belirlenmiştir. Bu amaçla ilk
aşamada bioiklim değişkenleri arasından temel bileşenler analizi ile temsilci
bioiklim değişkeni belirlenmiştir. Daha sonra belirlenen temsilci bioiklim
değişkeni de dahil edilerek tüm değişkenler arasından korelasyon analizi
uygulanmıştır. Korelasyon analizi neticesinde 0.85 den büyük pearson değerine
sahip değişkenler modellemeye dahil edilmemiştir.
Değişkenlerin belirlenmesinin
ardından türün dağılımı modellenmiştir. Modelleme işlemi için sınıflandırma
ağacı tekniği (SAT) kullanılmıştır. Elde edilen modelin eğitim veri seti AUC
değeri 0.96, test veri seti ROC değeri 0,68 olarak elde edilmiştir. Modelleme
neticesinde elde edilen ağaç model 5 değişken ile oluşmuştur. Modele katkı yapan
değişkenler sırasıyla, sıcaklık indeksi, yerleşim yerine uzaklık indeksi,
gölgelenme indeksi, pürüzlülük indeksi ve radyasyon indeksi değişkenleri
olmuştur.
Süleyman Demirel Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Yönetim Birimi
4752-YL1-16
4752-YL1-16 No`lu Proje ile tezimi maddi olarak destekleyen Süleyman Demirel Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Yönetim Birimi Başkanlığı’na teşekkür ederim.
This study was carried out in
order to determine the factors affecting the distribution of the species of Red
deer (Cervus elaphus) in the Akdağ district, to modeling and mapping the
distribution of the species. For this purpose, presence-absence data and site
factors for Red deer species were collected from 116 sample areas in Akdağ
district.
In present study, the variables
that will be used for modeling in the statistical process were determined
firstly. Therefore, the representative bioclimatic variable was determined by
using principle component analysis in the first stage. Then, the determined
representative bioclimatic variable was included and correlation analysis was
applied among all variables. As a result of the correlation analysis, variables
with a pearson value greater than 0.85 were not included in the modeling.
After determining the variables,
classification tree technique (CTT) was used to model the distribution of the
species. The training data set AUC value of the model was obtained as 0.96,
while the test data set AUC was obtained as 0.68. The model obtained as a
result of modeling is formed by 5 variables. The variables that contributed to
the model creating were heat index, settlement-distance, hillshade index,
roughness index and radiation indexrespectively.
Akdağ habitat preference habitat suitability modeling red deer classification tree technique
4752-YL1-16
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Chemical Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Project Number | 4752-YL1-16 |
Publication Date | September 30, 2019 |
Acceptance Date | September 17, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 3 Issue: 2 |