Araştırma Makalesi

Ips sexdentatus’un Duyarlılığının Maksimum Entropi (MaxEnt) ile Modellenmesi

Cilt: 26 Sayı: 2 23 Nisan 2024
PDF İndir
EN TR

Ips sexdentatus’un Duyarlılığının Maksimum Entropi (MaxEnt) ile Modellenmesi

Öz

İklim değişimi ve buna bağlı faktörlerden en çok etkilenen ormanlardır. İklim değişikliği, konukçu ağaçların ve bunlarla ilişkili olan zararlıların dağılımlarında değişikliğe neden olmaktadır. Ekoloji ve koruma alanındaki planlamacılara yol gösterecek uygulamalar için türlerin coğrafi dağılımlarını belirleyen tahmine dayalı modeller önemlidir. Orman ekosistemlerinde ciddi olumsuzluklara neden olan kabuk böceklerinin her yıl artarak devam eden zararlarının önemli sonuçlar meydana getireceği beklenmektedir. Bu nedenle orman ekosistemlerinde bulunan kabuk böceği türlerinin potansiyel dağılımlarının belirlenmesi sürdürülebilir orman yönetimi açısından oldukça önemlidir. Bu türlerin salgınlarını iklim, topoğrafik ve meşcere parametreleri önemli ölçüde etkilemektedir. Bu çalışmada, Maksimum Entropi (MaxEnt) yaklaşımı kullanılarak 19 farklı biyoiklimsel değişken ile kapalılık, yükselti ve eğim değişkenlerini dikkate alarak Ips sexdentatus’un zararına ilişkin potansiyel duyarlılık haritası oluşturulmuştur. Modelin doğruluğu alıcı çalışma karakteristiği (ROC) analizi ile değerlendirilmiş eğitim verilerinde eğri altında kalan alan (Area Under Curve, (AUC)) 0,846; test verilerinde ise 0,855 olarak hesaplanmıştır. Ips sexdentatus’un duyarlılık haritasında model sonucunu en çok etkileyen parametrenin kapalılık olduğu ve modelin %68.5’ini oluşturduğu belirlenmiştir. Bunun yanında kapalılık, eğim ve en nemli ayın yağış miktarı değişkenlerinin toplu olarak modelin %88.4’ünü oluşturduğu görülmüştür. Ayrıca, çalışma alanının % 51.6’sı Ips sexdentatus istilası açısından riskli kategoride yer almaktadır. Bu çalışmanın sonuçları Ips sexdentatus’un izlenmesi ve mücadele stratejilerinin belirlenmesine katkı sağlayacaktır. Aynı zamanda diğer salgın yapma potansiyeline sahip kabuk böceği türlerinin yönetimi için bir öngörü oluşturacaktır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Bentz, B.J., Régnière J., Fettig, C.J., Hansen, E.M., Hayes, J.L., Hicke, J.A., Kelsey, R.G., Negrón, J.F., Seybold, S.J. (2010). Climate change and bark beetles of the western United States and Canada: direct and indirect effects. BioScience, 60 (8), 602–613. https://doi.org/10.1525/bio.2010.60.8.6
  2. Buotte, P.C., Hicke, J.A., Preisler, H.K., Abatzoglou, j.T., Raffa, K.F., Logan, J.A. (2016). Climate influences on whitebark pine mortality from mountain pine beetle in the Greater Yellowstone Ecosystem. Ecological Applications, 26(8), 2507-2524. https://doi.org/10.1002/eap.1396
  3. Choi, W.I., Park, Y S. (2019). Monitoring, assessment and management of forest insect pests and diseases. Forests, 10(10), 865. https://doi.org/10.3390/f10100865
  4. Craig, E., Bland, R., Ndirangu, J., Reilly, J.J. (2014). Use of mid-upper arm circumference for determining overweight and overfatness in children and adolescents. Archives of disease in childhood, 99(8), 763-766. https://doi:10.1136/archdischild-2013-305137
  5. Dale, V. H., Joyce, L.A., McNulty, S.M., Neilson, R.P., Ayres, M.P., Flannigan, M.D., Hanson, P.J., Irland, L.C., Lugo, A.E., Peterson, C.J., Simberloff, D., Swanson, F.J., Stocks, B.J., Wotton, B.M. 2001. Climate change and forest disturbances: climate change can affect forests by altering the frequency, intensity, duration, and timing of fire, drought, introduced species, insect and pathogen outbreaks, hurricanes, windstorms, ice storms, or landslides. BioScience, 51(9), 723-734. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2001)051[0723:CCAFD]2.0.CO;2
  6. Elith, J., Kearney, M., Phillips, S. (2010). The art of modelling range‐shifting species.Methods in Ecology and Evolution, 1(4), 330-342. https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2010.00036.x
  7. Evangelista, P.H., Kumar, S., Stohlgren, T.J., Young, N.E. (2011). Assessing forest vulnerability and the potential distribution of pine beetles under current and future climate scenarios in the Interior West of the US. Forest Ecology and Management, 262(3), 307-316. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2011.03.036
  8. Fitzgibbon, A., Pisut, D., Fleisher, D. (2022). Evaluation of Maximum Entropy (Maxent) machine learning model to assess relationships between climate and corn suitability. Land, 11(9), 1382. https://doi.org/10.3390/land11091382

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Hayvan Bilimi (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

29 Mart 2024

Yayımlanma Tarihi

23 Nisan 2024

Gönderilme Tarihi

7 Kasım 2023

Kabul Tarihi

8 Şubat 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 26 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Özcan, G. E. (2024). Ips sexdentatus’un Duyarlılığının Maksimum Entropi (MaxEnt) ile Modellenmesi. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 26(2), 16-27. https://doi.org/10.24011/barofd.1387342


 

Bartin Orman Fakultesi Dergisi Editorship,

Bartin University, Faculty of Forestry, Dean Floor No:106, Agdaci District, 74100 Bartin-Turkey.

Tel: +90 (378) 223 5094, Fax: +90 (378) 223 5062,

E-mail: bofdergi@bartin.edu.tr