Phoenix theophrasti Gr.’nin iklim değişimine bağlı günümüz ve gelecekteki yayılış alanlarının MaxEnt Modeli ile tahmini ve bitkisel tasarımda kullanımı

Abstract

Makine öğrenme tekniği kullanılarak türlerin niş ve dağılımlarını modellemek günümüzde koruma planlamasının etkili araçlarından biri olmuştur. Ülkemize ait asli türlerin iklim değişikliğinden nasıl etkileneceğinin analiz edilmesi bu türlerin bitkilendirme çalışmalarında gelecek kullanımının planlanabilmesi için büyük önem arz etmektedir. Türlerin var olduğu alanları ifade eden noktasal veriler ve bu alanlara ait sayısal biyoiklim verileri kullanılarak oluşturulmuş katmanlar sayesinde farklı iklim senaryolarına göre türün mevcut ve gelecekteki potansiyel yayılış alanları MaxEnt programı ile ortaya konulabilmektedir. Bu çalışmada peyzaj mimarlığı meslek disiplini açısından önemli, ülkemizde ve Girit Adası’nda doğal yayılış gösteren Phoenix theophrasti Gr. hurma türünün potansiyel yayılış alanını ile iklim değişikliğinden nasıl etkileneceğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Türe ait var verileri (presence data) ile WorldClim veri tabanından sağlanan yaklaşık 1 km2 (30 arc seconds) çözünürlükte biyoiklim katmanları belirlenen sınırlar dahilinde kesilmiş ve Maximum Entropi algoritması ile işlenerek türün günümüz koşullarındaki potansiyel yayılış alanı belirlenmiştir. Ayrıca türün yayılış alanının iklim değişiminden nasıl etkileneceğini belirlemek için 5. IPCC raporu temel alınarak oluşturulmuş olan CCSM versiyon 4 (The Community Climate System Model) iklim değişimi senaryosuna göre türün RCP 4.5 ve RCP 8.5’e göre 2050 ve 2070 yıllarındaki potansiyel yayılış alanı modellenmiştir. Çalışma sonucunda Phoenix theophrasti Gr.’nin günümüz yayılış alanı olarak uygun alanlar 8.248 km2 çok uygun alanlar ise 23.330 km2, toplamda ise 31.578 km2 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca CCSM4 iklim değişikliği senaryosuna göre gelecekte türün potansiyel yayılış alanlarında kayıplar yaşandığı görülmektedir.

Keywords

• Tür dağılım modeli,MaxEnt,Phoenix theophrasti Gr.,Temel bileşen analizi

Prediction of future and current distribution of Phoenix theophrasti Gr. with using MaxEnt model and its utilizition for planting design

Abstract

Nowadays utilizing machine learning techniques is an effective way for modeling species distributions areas and niches. Analyzing of the endemic species on account of how they are affected from the global warming is crucial because of future planning issues. It is possible to guess potential distributions areas in the future and current ones with regard to future climate change scenarios with MaxEnt program with combining presence data and layers creating by using bioclimatic data. The aim of this study is to determine of the potential distribution areas of the Phoenix theophrasti Gr. which is an important species for landscape architecture discipline and naturally existing in Crete and our country and how these potential distribution areas effected from the global warming. The presence data of the species and bioclimatic data with 30 arc second resolution from WordClim database are clipped in accordance to the borders of the study area and potential distribution areas are determined processing with maximum entropy algorithm. Furthermore, on account of determining the effects of the global warming, the future distribution areas have modelled with regard to RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios for 2050 and 2070 years according to The Community Climate System Model (CCSM version 4) creating based on IPPC 5 report. As a result, the suitable areas as 8.248 km2, the more suitable ones 23.330 km2 and totally 31.578 km2 area have been calculated. Besides, some missing areas were determined in terms of the potential distribution areas of the species in the future according to the climate change scenario of the CCSM4.

Keywords

• Species distribution model,MaxEnt,Phoenix theophrasti Gr.,Principal component analysis

References

1. Abolmaali, S.M.R., Tarkesh, M., Bashari, H., 2018. MaxEnt modeling for predicting suitable habitats and identifying the effects of climate change on a threatened species, Daphne mucronata, in central Iran. Ecological Informatics, 43: 116-123.
2. Arslan, E. S., 2019. İklim değişimi senaryoları ve tür dağılım modeline göre kentsel yol ağaçlarının ekosistem hizmetleri bağlamında değerlendirilmesi: Robinia pseudoacacia L. örneği. Türkiye Ormancılık Dergisi, 20: 142-148.
3. Ashraf, U., Ali, H., Chaudry, M.N., Ashraf, I., Batool, A., Saqib, Z., 2016. Predicting the potential distribution of olea ferruginea in Pakistan incorporating climate change by using MaxEnt model. Sustainability, 8(8): 722.
4. Bertrand, R., Lenoir, J., Piedallu, C., Riofrío-Dillon, G., de Ruffray, P., Vidal, C., Pierrat, J.-C., Gégout, J.-C., 2011. Changes in plant community composition lag behind climate warming in lowland forests. Nature, 479: 517.
5. Boydak, M., 1985. The distribution of Phoenix theophrasti in the Datça Peninsula, Turkey. Biological Conservation, 32: 129-135.
6. Boydak, M., 1986. Türkiye, Kumluca-Karaöz’de saptanan yeni bir doğal Palmiye (Phoenix theophrasti) yayılışı. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Seri: A 36:1-13
7. Boydak, M., Barrow, S., 1994. Bodrum-Gölköy'de saptanan yeni bir Phoenix yayılışı. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 44: 35-46.
8. Boydak, M., 2019. A new subspecies of Phoenix theophrasti Greuter (Phoenix theophrasti Greuter subsp. golkoyana Boydak) from Turkey. Forestist, 69: 133-144.

9. Brito, J.C., Acosta, A.L., Álvares, F., Cuzin, F., 2009. Biogeography and conservation of taxa from remote regions: An application of ecological-niche based models and GIS to North-African Canids. Biological Conservation, 142: 3020-3029.
10. CESM, 2019. Community Earth System Model (CESM)/CCSM4.0 Public Release. http://www.cesm.ucar.edu/models/ccsm4.0/, Erişim: 20.06.2019.
11. Cobben, M.M.P., van Treuren, R., Castaneda-Alvarez, N.P., Khoury, C.K., Kik, C., Van Hintum, T.J.L., 2015. Robustness and accuracy of MaxEnt niche modelling for Lactuca species distributions in light of collecting expeditions. Plant Genetic Resources, 13: 153-161.
12. Çon, H., 2017. Datça hurması (Phoenix theophrasti-Phoenix theophrasti Subsp. Golkoy)'nın çimlenme ve fidanlarının farklı yetiştirme ortamlarında büyüme özelliklerinin belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü/Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı, Antalya.
13. Davis, P.H., 1984. Flora of Turkey and The East Aegean Islands, Vol. Eight, Edinburgh University Press, Edinburgh.
14. Dülgeroğlu, C., Aksoy, A., 2018. Küresel iklim değişikliğinin origanum minutiflorum Schwarz & PH Davis’ in coğrafi dağılımına etkisinin maximum entropi algoritması ile tahmini. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11: 182-190.
15. Elith, J., Leathwick, J.R., 2009. Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time. Annual Review of Ecology, Evolution, Systematics, 40: 677-697.
16. Ertuğrul, E.T., Mert, A., Oğurlu, İ., 2017. Burdur Gölü Havzasında bazı yaban hayvanlarının habitat uygunluk haritalaması. Türkiye Ormancılık Dergisi, 18: 149-154.
17. EUFORGEN, 2019. European Forest Genetic Resources Programme. http://www.euforgen.org/species/phoenix-theophrasti/, Erişim: 20.08.2019.
18. Fitzpatrick, M.C., Gove, A.D., Sanders, N. J., Dunn, R.R., 2008. Climate change, plant migration, and range collapse in a global biodiversity hotspot: the Banksia (Proteaceae) of Western Australia. Global Change Biology, 14: 1337-1352.
19. Gassó, N., Thuiller, W., Pino, J., Vilà, M., 2012. Potential distribution range of invasive plant species in Spain. NeoBiota, 12, 25.
20. Gaston, K.J., 1996. Species richness : measure and measurement. In Biodiversity : A Biology of numbers and difference, ference (ed. K.J. Gaston). Oxford: Blackwell Science. 77-113.
21. GBIF, 2019. Global Biodiversity Information Facility. https://www.gbif.org/species/5293186, Erişim:
22. Günal, N., 2013. Türkiye’de iklimin doğal bitki örtüsü üzerindeki etkileri. Acta Turcıca Çevrimiçi Tematik Türkoloji Dergisi, Online Thematic Journal of Turkic Studies, 5: 1-22.
23. Hansen, W.D., Braziunas, K.H., Rammer, W., Seidl, R., Turner, M. G., 2018. It takes a few to tango: changing climate and fire regimes can cause regeneration failure of two subalpine conifers. Ecology, 99: 966-977.
24. Hazir, A., Buyukozturk, H.D., 2013. Phoenix spp. and other ornamental palms in Turkey: The threat from red palm weevil and red palm scale insects. Emirates Journal of Food and Agriculture, 25: 843-853.
25. Hijmans, R.J., Cameron, S.E., Parra, J.L., Jones, P.G., Jarvis, A., 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25: 1965-1978.
26. Hosmer, D.W., Lemeshow, S., Sturdivant, R.X., 2013. Applied logistic regression, Vol. 398, John Wiley & Sons.
27. Hunt, L.P., Petty, S., Cowley, R., Fisher, A., Ash, A.J., MacDonald, N., 2007. Factors affecting the management of cattle grazing distribution in northern Australia: preliminary observations on the effect of paddock size and water points1. The Rangeland Journal, 29: 169-179.
28. IPCC, 2014. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change P. R.K.veM. A.L., Geneva, Switzerland,151 p.
29. Karakaya, T., 2016. Gaziantep yöresi Nur Dağı'nda Kuşburnu (Rosa canina L.)'nun ekolojik özellikleri ile potansiyel dağılım modellemesi ve haritalanması. Doktora tezi, Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
30. Kavgacı, A., 2014. Phoenix L. "Türkiye’nin Doğal-Egzotik Ağaç ve Çalıları " (Ü. Akkemik, ed.), pp. 180-182. Orman Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara.
31. Kontodimas, D., Milonas, P., Vassiliou, V., Thymakis, N., Economou, D., 2006. The occurrence of Rhynchophorus ferrugineus in Greece and Cyprus and the risk against the native Greek palm tree Phoenix theophrasti. Entomologia Hellenica, 16: 11-15.
32. Kougioumoutzis, K., Tiniakou, A., Georgiou, O., Georgiadis, T., 2012. Contribution to the flora of the South Aegean Volcanic Arc: Anafi Island (Kiklades, Greece). Willdenowia, 42: 127-141.
33. Lawler, J.J., Shafer, S.L., White, D., Kareiva, P., Maurer, E.P., Blaustein, A.R., Bartlein, P.J.J.E., 2009. Projected climate‐induced faunal change in the Western Hemisphere. Ecology, 90: 588-597.
34. Lenoir, J., Gégout, J.-C., Marquet, P., De Ruffray, P., Brisse, H.J.S., 2008. A significant upward shift in plant species optimum elevation during the 20th century. Science, 320: 1768-1771.
35. Liolios, C.C., Sotiroudis, G.T., Chinou, I., 2009. Fatty Acids, Sterols, Phenols and Antioxidant Activity of Phoenix theophrasti Fruits Growing in Crete, Greece. Plant Foods for Human Nutrition, 64: 52-61.
36. Mert, A., Kıraç, A., 2017. Isparta-Sütçüler yöresinde Anatololacerta danfordi (Günter, 1876)’nin habitat uygunluk haritalaması. Bilge International Journal of ScienceTechnology Research, 1: 16-22.
37. Moss, R.H., Edmonds, J.A., Hibbard, K.A., Manning, M.R., Rose, S.K., Van Vuuren, D.P., Carter, T.R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., 2010. The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature, 463: 747-756.
38. Niamouris, K., Psirofonia, P., 2012. First report of Paysandisia archon on Phoenix theophrasti. Entomologia Hellenica, 21: 74-76.
39. Özdamar, K., Dinçer, K.S., 1987 Bilgisayarla İstatistik Değerlendirme ve Veri Analizi, Bilim Teknik Kitabevi, İstanbul.
40. Palmpedia, 2019. Phoenix theophrasti - Palmpedia - Palm Grower's Guide. https://www.palmpedia.net/wiki/Phoenix_theophrasti, Erişim:23.08.2019
41. Pearson, R.G., Raxworthy, C.J., Nakamura, M., Townsend Peterson, A., 2007. Predicting species distributions from small numbers of occurrence records: a test case using cryptic geckos in Madagascar. Journal of Biogeography, 34: 102-117.
42. Phillips, S.J., 2017. A brief tutorial on MaxEnt. https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/MaxEnt/MaxEnt_tutorial2017.pdf, Erişim: 20.08.2019.
43. Phillips, S.J., Anderson, R.P., Schapire, R.E., 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190: 231-259.
44. Phillips, S.J., Dudik, M., 2008. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography, 31: 161-175.
45. Phillips, S.J., Elith, J., 2010. POC plots: calibrating species distribution models with presence‐only data. Ecology, 91: 2476-2484.
46. Phitos, D., Strid, A., Snogerup, S., Greuter, W., 1995. The Red Data Book of rare and threatened plants of Greece, WWF Hellas, Athens.
47. QGis, 2019. QGis 3.8 Zanzibar - A Free and Open GIS. https://qgis.org/tr/site/forusers/download.html, Erişim: 20.08.2019.
48. Qin, A.L., Liu, B., Guo, Q.S., Bussmann, R.W., Ma, F.Q., Jian, Z.J., Xu, G.X., Pei, S.X., 2017. MaxEnt modeling for predicting impacts of climate change on the potential distribution of Thuja sutchuenensis Franch., an extremely endangered conifer from southwestern China. Global Ecology and Conservation, 10: 139-146.
49. Remya, K., Ramachandran, A., Jayakumar, S., 2015. Predicting the current and future suitable habitat distribution of Myristica dactyloides Gaertn. Using MaxEnt model in the Eastern Ghats, India. Ecological Engineering, 82: 184-188.
50. Sarikaya, O., Karaceylan, I.B., Sen, I., 2018. Maximum entropy modeling (MaxEnt) of current and future distributions of Ips mannsfeldi (Wachtl, 1879) (Curculionidae: Scolytinae) in Turkey. Applied Ecology and Environmental Research, 16: 2527-2535.
51. Sérgio, C., Figueira, R., Draper, D., Menezes, R., Sousa, A.J. 2007. Modelling bryophyte distribution based on ecological information for extent of occurrence assessment. Biological Conservation, 135(3): 341-35.
52. Shcheglovitova, M., Anderson, R.P., 2013. Estimating optimal complexity for ecological niche models: A jackknife approach for species with small sample sizes. Ecological Modelling, 269: 9-17.
53. Süel, H., 2014. Isparta-Sütçüler yöresinde av türlerinin habitat uygunluk modellemesi. Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
54. Thuiller, W., Lavorel, S., Araújo, M. B., Sykes, M.T., Prentice, I. C. 2005. Climate change threats to plant diversity in Europe. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102: 8245-8250.
55. Tittensor, D.P., Baco, A.R., Brewin, P.E., Clark, M. R., Consalvey, M., Hall‐Spencer, J., Rowden, A.A., Schlacher, T., Stocks, K.I., Rogers, A.D. 2009. Predicting global habitat suitability for stony corals on seamounts. Journal of Biogeography, 36(6): 1111-1128.
56. Tsakiri, M., Kougioumoutzis, K., Iatrou, G., 2016. Contribution to the vascular flora of Chalki Island (East Aegean, Greece) and bio-monitoring of a local endemic taxon. Willdenowia, 46: 175-190.
57. Tsoar, A., Allouche, O., Steinitz, O., Rotem, D., Kadmon, R. 2007. A comparative evaluation of presence‐only methods for modelling species distribution. Diversity and Distributions, 13(4): 397-405.
58. Türkeş, M., 2008. Küresel iklim değişikliği nedir? Temel kavramlar, nedenleri, gözlenen ve öngörülen değişiklikler. İklim Değişikliği ve Çevre, 1: 26-37.
59. Vardareli, N., 2012. Datça hurması (Phoenix theophrasti) populasyonlarındaki genetik çeşitliliğin SSR belirteçleriyle saptanması ve türün diğer palmiye türleri ile ilişkisinin ortaya konulması. Yüksek Lisans Tezi, Muğla Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü - Biyoloji Anabilim Dalı, Muğla.
60. Vardareli, N., Dogaroglu, T., Dogac, E., Taskin, V., Taskin, B.G., 2019. Genetic characterization of tertiary relict endemic Phoenix theophrasti populations in Turkey and phylogenetic relations of the species with other palm species revealed by SSR markers. Plant Systematics and Evolution, 305: 415-429.
61. Wang, Y., Xie, B., Wan, F., Xiao, Q., Dai, L., 2007a. Application of ROC curve analysis in evaluating the performance of alien species potential distribution models. Biodivers. Sci., 15(4):365-372
62. Wang, Y., Xie, B., Wan, F., Xiao, Q., Dai, L., 2007b. The potential geographic distribution of Radopholus similis in China. Agricultural Sciences in China, 6: 1444-1449.
63. Ward, D.F., 2007. Modelling the potential geographic distribution of invasive ant species in New Zealand. Biological Invasions, 9: 723-735.
64. Wei, B., Wang, R.L., Hou, K., Wang, X.Y., Wu, W., 2018. Predicting the current and future cultivation regions of Carthamus tinctorius L. using MaxEnt model under climate change in China. Global Ecology and Conservation, 16:
65. Williams, J.N., Seo, C., Thorne, J., Nelson, J.K., Erwin, S., O’Brien, J.M., Schwartz, M.W., 2009. Using species distribution models to predict new occurrences for rare plants. Diversity and Distributions, 15(4): 565-576.
66. Wollan, A.K., Bakkestuen, V., Kauserud, H., Gulden, G., Halvorsen, R., 2008. Modelling and predicting fungal distribution patterns using herbarium data. Journal of Biogeography, 35(12): 2298-2310.
67. WorldClim, 2019. WorldClim - Global Climate Data. www.WorldClim.org, Erişim: 20.08.2019.
68. Yi, Y.J., Cheng, X., Yang, Z.F., Zhang, S.H., 2016. MaxEnt modeling for predicting the potential distribution of endangered medicinal plant (H. riparia Lour) in Yunnan, China. Ecological Engineering, 92: 260-269.
69. Yuan, H.S., Wei, Y.L., Wang, X.G., 2015. MaxEnt modeling for predicting the potential distribution of Sanghuang, an important group of medicinal fungi in China. Fungal Ecology, 17: 140-145.
70. Zhang, K.L., Yao, L.J., Meng, J.S., Tao, J., 2018. MaxEnt modeling for predicting the potential geographical distribution of two peony species under climate change. Science of the Total Environment, 634: 1326-1334.