Random Forest regresyon algoritması ile Pistacia terebinthus L.’nin mevcut ve gelecek potansiyel yayılış alanlarının tahmini

Öz

Anacardiaceae familyası üyelerinden biri olan Pistacia terebinthus (Menengiç) L. ülkemizde şifalı bitkiler arasında yer almakta kahve, sabun vb. kullanım şekilleri bulunmaktadır. Değişik amaçlardaki kullanımı ile ülkede ekonomik değere sahip olan bu türün iklim değişikliği ile birlikte ülkemizde nasıl bir dağılım göstereceği merak konusudur. Bu çalışmada, iklim değişikliğinin Pistacia terebinthus L.’nin Türkiye’deki yayılış alanları üzerine etkisini belirlemek için Random Forest regresyon algoritmasından yararlanılmıştır. Model için, Menengiç’e ait varlık verileri ve günümüz ve gelecek biyo-iklimsel değişkenler kullanılmıştır. Gelecek yayılış alanlarını belirlemek için HadGEM3-GC31-LL iklim değişikliği modeli ve SSP2 4.5 SSP5 8.5 senaryolarına ait 2041-2060 (~2050) ve 2081-2100 (~2090) periyotları tercih edilmiştir. Menengiç’in günümüz ve iki farklı senaryoya göre gelecek yayılış alanları karşılaştırıldığında, türe ait yayılış alanlarında daralmalar olacağı ve günümüzde 118245 km2 olarak hesaplanmış çok uygun olarak değerlendirilen yayılış alanlarının gelecek koşullarda olmayacağı tahmin edilmektedir. Günümüzde uygun ve çok uygun yayılış alanları toplamda 288896.243 km2 iken bu sayının, SSP2 4.5 senaryosu ~2050 ve ~2090 periyotlarında sırası ile yaklaşık %50 ve %40’lara kadar gerileyeceği ve SSP5 8.5 senaryosu ~2050 ve ~2090 periyotlarında yine sırasıyla yaklaşık %45 ve %15’ine kadar gerileceği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Menengiç
• Pistacia terebinthus L.
• Tür dağılım modeli
• Random Forest

Estimation of current and future potential distribution areas of Pistacia terebinthus L. by random forest regression algorithm

Öz

Pistacia terebinthus L. (Terebinth), one of the members of the Anacardiaceae family, is among the medicinal plants in our country, and it is used in coffee, soap, etc. There are usage patterns. It is a matter of curiosity how this species, which has economic value in the country with its use for different purposes, will show in our country with climate change. In this study, Random Forest regression algorithm was used to determine the effect of climate change on the distribution areas of Pistacia terebinthus L. in Türkiye. For the model, asset data of Terebinth and current and future bioclimatic variables were used. In order to determine the future distribution areas, 2041-2060 (~2050) and 2081-2100 (~2090) periods of the HadGEM3-GC31-LL climate change model SSP2 4.5 and SSP5 8.5 scenarios were preferred. When the current and future distribution areas of Pistacia terebinthus L. are compared according to two different scenarios, it is estimated that there will be narrowing in the distribution areas of the species and the distribution areas considered very suitable will not be in the future. Today, while the suitable and very suitable distribution areas are 288896.243 km2 in total, this number will decrease to approximately 50% and 40% in the SSP2 4.5 scenario ~2050 and ~2090 periods, and in the SSP5 8.5 scenario ~2050 and ~2090 periods, respectively 45% and 15% it is seen that it will decrease approximately.

Anahtar Kelimeler

• Terebinth
• Pistacia terebinthus L.
• Species distribution model
• Random forest

Kaynakça

1. Akpulat S, Tıraş M, Şahinkaya MS, Akpulat HA (2021) Pistacia terebinthus (Menengiç) gallerinin antimikrobiyal etkisi ve GC-MS analizi. Turkish Journal of Biodiversity, 4 (2): 98-104.
2. Aksu B, Örücü ÖK (2022) Garp modeline göre kocakarı armudunun (Crataegus microphylla C. Koch) günümüz ve gelecekteki potansiyel yayılışının tahmini. Ecological Perspective, 2: 72-92.
3. Akyol A, Örücü ÖK, Arslan ES, Sarıkaya AG (2023) Predicting of the current and future geographical distribution of Laurus nobilis L. under the effects of climate change. Environmental Monitoring and Assessment, 195(4): 459.
4. Akyol A, Örücü ÖK (2019) İklim değişimi senaryoları ve tür dağılım modeline göre Kızılcık türünün (Cornus mas l.) odun dışı orman ürünleri kapsamında değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 17: 224-233.
5. Aladı Hİ, Satıl F, Selvi S (2008) Wild fruits sold in the public bazaars of Edremit Gulf (Balıkesir) and their medicinal uses. Biological Diversity and Conservation, 12 (1): 89-99.
6. Andrews MB, Ridley JK, Wood RA, Andrews T, Blockley EW, Booth B, Burke E, Dittus AJ, Florek P, Gray LJ, Haddad S, Hardiman SC, Hermanson L, Hodson D, Hogan E, Jones GS, Knight JR, Kuhlbrodt T, Misios S, Sutton RT (2020) Historical simulations with HadGEM3-GC3.1 for CMIP6. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(6): e2019MS001995.
7. Araújo MB, Peterson AT (2012) Uses and misuses of bioclimatic envelope modeling. Ecology, 93(7): 1527-1539.
8. Aslan B, Karaca İ (2012) Kovada Gölü Milli Parkı (Isparta, Türkiye) Havzasının böcek faunası. Turkish Journal of Entomology, 36(4): 473-490.

9. Aydınözü D (2009) Barındırdığı bitki varlığı açısından trakya’nın karasallık derecesi. Kastamonu Eğitim Dergisi, 17(1): 203-212.
10. Bivand RS, Pebesma EJ, Gomez-Rubio V, Pebesma EJ (2008) Applied Spatial Data Analysis with R (C. 747248717), Springer Editions.
11. BİYOD (2020) Biyolojik Çeşitlilik ve Odun Dışı Orman Ürünleri Veri Tabanı. Tarım ve Orman Bakanlığı Orman Genel Müdürlüğü, Ankara. Breiman L (2001) Random forests. Machine Learning, 45(1): 5-32.
12. Bulut İ (2010) Aybastı (Ordu) şelale ve çağlayanları. İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Coğrafya Dergisi, 20: 1-14.
13. Cao B, Bai C, Zhang L, Li G, Mao M (2016) Modeling habitat distribution of Cornus officinalis with Maxent modeling and fuzzy logics in China. Journal of Plant Ecology, 9(6): 742-751.
14. Caudullo G, Welk E, San-Miguel-Ayanz J (2017) Chorological maps for the main European woody species. Data in Brief 12, 662-666. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22769678.
15. Çetinkaya D (2022) Menengiç’te (Pistacia terebinthus) Morfolojik Özelliklerin Tepe Tacı Gelişimine Etkisi. 10. Uluslararası Bilimsel Çalışmalar Kongresi, Elazığ, Türkiye, 28 - 30 Kasım 2022, ss.88-91.
16. Çınar B (2012) Türk Antepfıstığı çeşitlerinin vitamin, mineral madde, yağ ve yağ asitleri bileşimi üzerinde araştırmalar. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
17. Doğan H (2022) Pistacia terebinthus (Menengiç)—Kocaeli Bitkileri. https://kocaelibitkileri.com/pistacia-terebinthus/.Erişim Tarihi: 30.03.2023.
18. DPT V (2001) Beş Yıllık Kalkınma Planı, Ormancılık Özel İhtisas Komisyonu Raporu. DPT Yayın, 2531.
19. Duan RY, Kong XQ, Huang MY, Fan WY, Wang ZG (2014) The predictive performance and stability of six species distribution models. PloS one, 9(11): e112764.
20. Gassó N, Thuiller W, Pino J, Vilà M (2012) Potential distribution range of ınvasive plant species in Spain. NeoBiota, 12: 25.
21. GBIF (2021) Global Biodiversity Information Facility. Free and Open Access to Biodiversity Data.
22. Hayoğlu İ, İzol G, Gümüş A, Göncü B, Çevik GB (2010) Menengiçin şekerleme üretiminde kullanım olanakları. Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 14(4): 57-62.
23. Hosmer Jr DW, Lemeshow S, Sturdivant RX (2013) Applied Logistic Regression (C. 398). John Wiley & Sons.
24. Kaya F, Özer A (2015) Characterization of extracted oil from seeds of terebinth (Pistacia terebinthus L.) growing wild in Turkey. Turkish Journal of Science and Technology, 10(1): 49-57.
25. Kho J (2019) Why Random Forest is My Favorite Machine Learning Model. Medium.
26. Killmann W, Ndeckere F, Vantomme P, Walter S (2003) Developing inventory methodologies for the elaboration of national level statistics on NWFP: lessons learned from case studies and from a global assessment. Sustainable Production of Wood and Non-Wood Forest Products, 604(5): 83-87.
27. Kozhoridze G, Orlovsky N, Orlovsky L, Blumberg DG, Golan-Goldhirsh A (2015) Geographic distribution and migration pathways of Pistacia-present, past and future. Ecography, 38: 1141-1154.
28. Kurt R, Karayılmazlar S, İmren E, Cabuk Y (2016) Türkiye ormancılık sektöründe odun dışı orman ürünleri: ihracat analizi. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 18(2): 158-167.
29. Naimi B, Araújo MB (2016) SDM: a reproducible and extensible R platform for species distribution modelling. Ecography, 39(4): 368-375.
30. Naimi B, Voinov A (2012) StellaR: a software to translate Stella models into R open-source environment. Environmental Modelling & Software, 38: 117-118.
31. Örücü ÖK (2019) Phoenix theophrasti gr.’nin iklim değişimine bağlı günümüz ve gelecekteki yayılış alanlarının Maxent modeli ile tahmini ve bitkisel tasarımda kullanımı. Türkiye Ormancılık Dergisi, 20(3): 274-283.
32. Örücü ÖK, Azadi H, Arslan E, Kamer Aksoy Ö, Choobchian S, Nooghabi S, Stefanie H (2023) Predicting the distribution of European Hop Hornbeam: application of MaxEnt algorithm and climatic suitability models. European Journal of Forest Research, 14 (2): 579-591.
33. Örücü ÖK, Hoşgör E (2022) Karayemiş’in (Prunus laurocerasus L.) iklim değişikliği senaryolarına göre günümüz ve gelecekteki yayılış alanlarının analizi. TÜCAUM 2022, 455-467.
34. Özcan M (2004) Characteristics of fruit and oil of Terebinth (Pistacia terebinthus L.) growing wild in Turkey. Journal of the Science of Food and Agriculture, 84: 517-520.
35. Öztürk K (2002) Küresel iklim değişikliği ve Türkiye’ye olası etkileri. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 22(1).
36. Özyavuz M (2011) Bitki örtüsünün ekolojik şartlarının coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama teknikleri ile analizi, Ganos (Işıklar) Dağı, Tekirdağ. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 8 (2): 37-47.
37. Pearson RG, Raxworthy CJ, 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(1): 102-117.
38. Phillips SJ, Anderson RP, Schapire RE (2006) Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190 (3-4): 231-259.
39. Phillips SJ, Dudik M (2008) Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography, 31(2): 161-175.
40. Polat S (2016) Menengiç (Pistacia terebinthus), Buttum (Pistacia khinjuk) ve Antepfıstığı (Pistacia vera) meyvelerinde kurutmanın bazı meyve özellikleri üzerine etkisi. Harran Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Şanlıurfa.
41. RStudio (2022) Rstudio Open Source & Professional Software for Data
42. Sarıkaya AG, Örücü ÖK (2021) MaxEnt modeling for predicting the potantial distribution of Arbutus andrachne L. in Turkey. Kuwait Journal of Science, 4(2): 1-13.
43. Shcheglovitova M, Anderson RP (2013) Estimating optimal complexity for ecological niche models: a jackknife approach for species with small sample sizes. Ecological Modelling, 269: 9-17.
44. Sillero N (2011) What does ecological modelling model? A proposed classification of ecological niche models based on their underlying methods. Ecological Modelling, 222(8): 1343-1346.
45. Soetaert K, Petzoldt T, Setzer RW (2010) Solving differential equations in R: package deSolve. Journal of Statistical Software, 33: 1-25. SPSS (2022) SPSS Statistics 28.0.1. IBM.
46. Tolunay D (2013) Ormanlar ve İklim Değişikliği. Portakal Baskı A.Ş. TUBIVES (2004) Turkish Plants Data Service.
47. Uzun A, Örücü ÖK (2020) Adenocarpus complicatus (L.) Gay türünün iklim değişkenlerine bağlı günümüz ve gelecekteki yayılış alanlarının tahmini. Turkish Journal of Forestry, 21(4).
48. Uzun A, Sarıkaya AG (2021) Effects of climate change on main forest tree species in Turkey. Ecological Perspective, 1(1): 29-36.
49. Uzun A, Sarikaya AG, Göze G (2023) Modeling of present and future potential distribution areas of Mastic Tree (Pistacia lentiscus L.). ISARC. 1. International Trakya Scientific Research Congress, Edirne.
50. Wang Y, Xie B, Wan F, Xiao Q, Dai L (2007) Application of ROC Curve Analysis in Evaluating The Performance of Alien Species Potential Distribution Models. Biodiversity Science, 15 (4): 365-372.
51. WorldClim (2020) Global climate and weather data—WorldClim. https://worldclim.org/data/index.html.
52. Yıldız E (2013) Pistacia terebinthus (menengiç) meyve ekstrelerinin ve menengiç kahvesinin total fenolik ve flavonoit madde kompozisyonlarının ve antioksidan etkilerinin karşılaştırılması. Erciyes Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmakognozi Anabilim Dalı Bitirme Ödevi, Kayseri.
53. Zhang Z, Capinha C, Weterings R, McLay CL, Xi D, Lü H, Yu L (2019) Ensemble forecasting of the global potential distribution of the invasive Chinese mitten crab, Eriocheir sinensis. Hydrobiologia, 826(1): 367-377.