Modelling the Adaptation of Some Cultural Plants Produced in Thrace Region to Climate Change

Öz

Today, the effects of climate change have started to be experienced and will continue to be experienced. It is estimated that many sectors will be affected by climate change. The agricultural sector is one of these sectors. Thrace Region is one of our important regions that contribute to wheat, canola, and sunflower production in Turkey. Therefore, when unpredictable situations arise with climate change, it is very important to accurately determine how the cultivation areas of these three plants, which have an important role in the agriculture and food sector, will change in the future against climate change. First of all, it is necessary to predict precisely how the climate will change, and then to determine what precautions should be taken by making plans. The aim of this study is to predict how climate change will affect the geographical distributions of wheat, canola and sunflower plants grown in the Thrace Region in the future, using a plant suitability model. For this purpose, the suitability of wheat, canola and sunflower plants for the current period (1950-2000) in the Thrace Region was determined using the Ecocrop module included in the DIVA-GIS program, and then in line with the results of the HADGEM2_ES model RCP4.5 and RCP8.5 scenarios for the next period, in the 2050s, suitability estimates were made for these three plants by using the Ecocrop module. Current and future prediction results are compared with each other. As a result, in the TR21 Thrace Region in the 2050s, in the HADGEM2_ES model RCP4.5 scenario for wheat, suitable, very suitable, and excellent areas will be replaced by not suited, very marginal, marginal areas, respectively. This will be more severe under RCP8.5 scenario. For canola, suitable and very suitable areas will be replaced by suitable and excellent areas, respectively, in the 2050s, and this positive situation will occur more in the RCP4.5 scenario. In sunflower, on the other hand, it has been predicted that the areas that are excellent current will not change in the future. It is recommended that producers, decision makers and practitioners direct the future in line with these results while planning.

Anahtar Kelimeler

• Climate change
• Wheat
• Canola
• Sunflower
• Ecocrop model
• Suitability

Trakya Bölgesi’nde Üretilen Bazı Kültür Bitkilerinin İklim Değişimine Uyumunun Modellenmesi

Öz

Günümüzde yoğun bir şekilde iklim değişikliğinin etkileri yaşanmaya başlamıştır ve devam da edecektir. İklim değişikliğinden birçok sektörün etkileneceği tahmin edilmektedir. Bu sektörlerin başında tarım sektörü gelmektedir. Trakya Bölgesi Türkiye’de buğday, kanola ve ayçiçek üretimine katkısı olan önemli bölgelerimizden biridir. Dolayısı ile iklim değişikliğiyle birlikte öngörülemeyen durumlar ortaya çıktığında, tarım ve gıda sektöründe önemli bir yer tutan bu üç bitkinin iklim değişikliğine karşı gelecekte yetiştirilme alanlarının nasıl değişeceğinin doğru bir şekilde belirlenebilmesi çok önemlidir. Öncelikle iklimin nasıl değişeceğinin hassas bir şekilde tahmin edilmesi ve sonrasında planlamalar yapılarak, nasıl önlemler alınması gerektiğinin ortaya konulması büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, iklim değişikliğinin Trakya Bölgesi’nde yetiştiriciliği yapılan buğday, kanola ve ayçiçeği bitkilerinin coğrafi dağılımlarının gelecekte iklim değişiminden nasıl etkileneceğini, bitki uygunluk modeli kullanarak tahmin etmektir. Bu amaçla, Trakya Bölgesi’nde öncelikle günümüz (1950-2000) dönemi için buğday, kanola ve ayçiçeği bitkilerinde DIVA-GIS programı içinde yer alan Ecocrop modülü kullanılarak uygunluk belirlenmiş, sonrasında ise gelecek dönem yani 2050’ler için HADGEM2_ES model RCP4.5 ve RCP8.5 senaryo sonuçları doğrultusunda bu üç bitkide yine Ecocrop modülü kullanılarak uygunluk tahmini yapılmıştır. Günümüz ve gelecek dönem uygunluk sonuçları birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, TR21 Trakya Bölgesi’nde 2050’lerde HADGEM2_ES model RCP4.5 ve RCP8.5 senaryolarında buğdayda günümüze göre uygun, çok uygun ve mükemmel alanların yerini genellikle uygun değil, çok marjinal, marjinal alanların alacağı, bu olumsuz durumun RCP8.5’de daha fazla oluşacağı; kanolada günümüze göre uygun ve çok uygun alanların yerini 2050’lerde genellikle uygun ve mükemmel alanların alacağı, bu olumlu durumun RCP4.5 senaryosunda daha fazla oluşacağı; ayçiçeğinde ise günümüzde mükemmel olan alanların gelecekte değişmeyeceği tahmin edilmiştir. Üreticilerin, karar vericilerin ve uygulayıcıların planlamalarını yaparken, bu sonuçlar doğrultusunda geleceğe yön vermesi önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• İklim değişikliği
• Buğday
• Kanola
• Ayçiçek
• Ecocrop model
• Uygunluk

Kaynakça

1. Abdallah, C. and Jaafar, H. (2019). Data set on current and future crop suitability under the Representative Concentration Pathway (RCP) 8.5 emission scenario for the major crops in the Levant, Tigris-Euphrates, and Nile Basins. Data in Brief, 22: 992-997.
2. Albut, S. ve Şener, M. (2023). QGIS ile Coğrafi Bilgi Sistemi Temel Uygulamaları. Platanus Publishing, Ankara. Almond, J. A., Dawkins, T. C. K. and Askew, M. F. (1986). Aspects of Crop Husbandry. Oilseed rape, Collins, London.
3. Altürk, B., Bakanoğulları, F., Konukcu, F. ve Albut, S. (2019). TR21 Trakya Bölgesi’nde iklim değişikliğinin ayçiçeği ve buğday verimine etkisinin modellenmesi. Konukcu F., Albut S., Altürk B (Ed.). TR21 Trakya Bölgesinde iklim değişikliğinin etkileri ve uyum stratejileri. Namık Kemal Üniversitesi Yayınları No: 2.08-027-0030/A-I, 104-117, Tekirdağ.
4. Anonim (2022a). DIVA-GIS. https://www.diva-gis.org/climate (Erişim Tarihi: 29.07.2022).
5. Anonim (2022b). DIVA-GIS. https://www.diva-gis.org/ (Erişim Tarihi: 29.07.2022).
6. Anonim (2023a). Buğday Bülteni. https://www.tarimorman.gov.tr/BUGEM/Belgeler/YATIRIMCI%20REHBER%C4%B0/Bu%C4%9Fday%20 May%C4%B1s%20B%C3%BClteni.pdf (Erişim Tarihi: 20.06.2023).
7. Anonim (2023b). Kanola Üretiminin Desteklerle Artırılması Hedefleniyor. https://www.aa.com.tr/tr/ekonomi/kanola-uretiminin-desteklerle-artirilmasi-hedefleniyor/2316403 (Erişim Tarihi: 20.06.2023).
8. Anonim (2023c). Ayçiçek Bülteni. https://www.tarimorman.gov.tr/BUGEM/Belgeler/B%C3%BCltenler/OCAK%202022/Ay%C3%A7i%C3%A7 e%C4%9Fi%20Ocak%20B%C3%BClteni.pdf (Erişim Tarihi: 20.06.2023).

9. Anonim (2023d). TR21 Trakya Bölge Planı Tekirdağ, Edirne, Kırklareli 2010. https://www.trakyaka.org.tr/upload/Node/33265/xfiles/tr 21_trakya_2010-2013.pdf (Erişim tarihi: 18.05.2023).
10. Aydın, F. (2015). Enerji bitkisi yetiştirilebilecek alanların coğrafi bilgi sistemleri, uzaktan algılama ve analitik hiyerarşi prosesi desteği ile tespiti. (Yüksek Lisans Tezi) Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir.
11. Aydın, F. and Sarptaş, H. (2018). The impact of the climate change to crop cultivation: the case study with model crops for Turkey. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 24(3): 512-521.
12. Aydın-Kandemir, F. and Sarptaş H. (2022). Geographic information systems-based land suitability assessment for switchgrass cultivation in marginal lands: a case study for Izmir-Turkey. Clean Technologies and Environmental Policy, 25(3): 781-797.
13. Bayraç, N. H. ve Doğan, E. (2016). Türkiye’de iklim değişikliğinin tarım sektörü üzerine etkileri. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 11(1): 23- 48.
14. Beltrán-Tolosa, L. M., Navarro-Racines, C., Pradhan, P., Cruz-Garcia, G. S., Solis, R. A. and Quintero, M. (2020). Action needed for staple crops in the Andean-Amazon foothills because of climate change. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 25(6): 1103-1127.
15. CCAFS (2023). Climate Change Agriculture and Food Security. GCM Downscaled Data Portal. https://www.ccafs-climate.org/ (Erişim Tarihi: 13.02.2023).
16. Chhogyel, N., Ghimiray, M. and Subedi, K. (2018). Crop suitability modelling for rice under future climate scenario in Bhutan. Bhutanese Journal of Agriculture, 1(1): 49-57.
17. Coşkun, A. (2023). Trakya Bölgesi’nde iklim değişikliğinin buğday verimine etkisinin tahmin edilmesi. (Yüksek Lisans Tezi). Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tekirdağ.
18. Coşkun, A., Deveci, H. and Konukcu, F. (2023). Prediction of the effect of climate change on wheat yield in Thrace Region. Turkish Journal of Agriculture -Food Science and Technology, 11(5): 933-945.
19. Deveci H. (2022). Estimation of wheat yield under combinations of different climate parameters with the LINTUL model in the Thrace region. 8th International Black Sea Coastline Countries Scientific Research Conference. August, P.29-30, Sofia, Bulgaria.
20. Deveci, H. (2015). Trakya Bölgesi’nde iklim değişikliğinin yüzey su kaynakları, toprak nemi ve bitki verimine etkisinin modellenmesi. (Doktora Tezi). Namık Kemal Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tekirdağ.
21. Deveci, H., Konukcu, F. ve Altürk, B. (2019). İklim değişikliğinin Trakya Bölgesi’nde buğday yetiştirilen toprağın nem profiline etkisinin belirlenmesi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 16(2): 202-218.
22. Egbebiyi, T. S., Lennard, C., Crespo, O., Mukwenha, P., Lawal, S. and Quagraine, K. (2019). Assessing future spatio-temporal changes in crop suitability and planting season over West Africa: using the concept of crop-climate departure. Climate, 7(9): 102.
23. FAO (2023). Food and Agriculture Organization. https://gaez.fao.org/pages/ecocrop-search (Erişim Tarihi: 13.11.2023).
24. Hanedar, A., Çağlar, F. ve Görgün, E. (2019). Trakya Bölgesi iklim değerlendirmesi: Mevcut durum ve projeksiyonlar. Konukcu F., Albut S., Altürk B (Ed.). TR21 Trakya Bölgesinde iklim değişikliğinin etkileri ve uyum stratejileri. Namık Kemal Üniversitesi Yayınları No: 2.08-027-0030/A-I, 1-22, Tekirdağ.
25. Hijmans, R. J., Guarino, L. and Mathur, P. (2012). Manual of DIVA-GIS version 7.5. http://www.diva-gis.org (Erişim Tarihi: 13.06.2023).
26. Hijmans, R. J., Guarino, L., Cruz, M. and Rojas, E. (2001). Computer tools for spatial analysis of plant genetic resources data: 1. DIVA-GIS. Plant Genetic Resources Newsletter, 15-19.
27. Holzkämper, A., Calanca, P. and Fuhrer, J. (2011). Analyzing climate effects on agriculture in time and space. Procedia Environmental Sciences, 3: 58-62.
28. Joshi, N. (2021). Future crop suitability assessment and the integration of Orphan crops into Kenya’s food systems. (MSc. Thesis) University of Cape Town, Faculty of Science, Cape Town.
29. Konukcu, F., Deveci, H. ve Altürk, B. (2020). Trakya Bölgesi’nde iklim değişikliğinin buğday verimine etkisinin tahmin edilmesi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 17(1): 77-96.
30. Labaioui, A. and Bouchoufi, K. (2021). Assessing the impact of climate change on land suitability for crops in El Hajeb province-Morocco. African and Mediterranean Agricultural Journal Al Awamia, 132: 65-90.
31. Makinano-Santillan, M. and Santillan, J. R. (2015). GIS-based ecocrop modelling to assess potential climate change effects on Sago palm suitability distribution. In Proceedings of the 36th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2015), P.91-7, Quezon City, Philippines.
32. Manners, R., Vandamme, E., Adewopo, J., Thornton, P., Friedmann, M., Carpentier, S. and Thiele, G. (2021). Suitability of root, tuber, and banana crops in Central Africa can be favoured under future climates. Agricultural Systems, 193: 103246.
33. MGM (2023a). İllere Ait Mevsim Normalleri. https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=undefined&m=TEKIRDAG (Erişim Tarihi: 18.05.2023).
34. MGM (2023b). İllere Ait Mevsim Normalleri. https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=undefined&m=KIRKLARELI (Erişim Tarihi: 18.05.2023).
35. MGM (2023c). İllere Ait Mevsim Normalleri. https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler istatistik.aspx?k=undefined&m=EDIRNE (Erişim Tarihi: 18.05.2023).
36. Møller, A. B., Mulder, V. L., Heuvelink, G. B., Jacobsen, N. M. and Greve, M. H. (2021). Can we use machine learning for agricultural land suitability assessment?. Agronomy, 11(4): 703.
37. Mulinde, C., Majaliwa, J. M., Twinomuhangi, R., Mfitumukiza, D., Waiswa, D., Tumwine, F. and Mukasa, D. (2022). Projected climate in coffee-based farming systems: implications for crop suitability in Uganda. Regional Environmental Change, 22(3): 83.
38. Mumo, L., Yu, J., Ojara, M., Lukorito, C. and Kerandi, N. (2021). Assessing changes in climate suitability and yields of maize and sorghum crops over Kenya in the twenty-first century. Theoretical and Applied Climatology, 146: 381-394.
39. Özdoğan M. (2011). Modeling the impacts of climate change on wheat yields in Northwestern Turkey. Agriculture, Ecosystems & Environment, 141(1-2): 1-12.
40. Pawar-Patil, V. S. and Mali, S. P. (2015). Ecocrop model approach for agro-climatic sugarcane crop suitability in Bhogawati river basin of Kolhapur district, Maharashtra, India. Universal Journal of Environmental Research and Technology, 5(5): 259-264.
41. QGIS (2023). Discover QGIS. https://qgis.org/en/site/about/index.html (Erişim Tarihi: 10.01.2023).
42. Ramirez-Villegas, J., Jarvis, A. and Läderach, P. (2013). Empirical approaches for assessing impacts of climate change on agriculture: The Ecocrop model and a case study with grain sorghum. Agricultural and Forest Meteorology, 170: 67-78.
43. Rhiney, K., Eitzinger, A., Farrell, A. D. and Prager, S. D. (2018). Assessing the implications of a 1.5 C temperature limit for the Jamaican agriculture sector. Regional Environmental Change, 18: 2313-2327.
44. Shikalgar, R. S. (2017). Site Suitability for Drought Resistant Crops In Man River Basin. Journal of Current Science & Humanities, 5(2): 26-31.
45. Shiny, R., Sreekumar, J. and Byju, G. (2020). Coupled multi-model climate and climate suitability change predictions for major cassava growing regions of India under two representative concentration pathways. Journal of Tropical Agriculture, 57(2): 140-151.
46. Süzer, S. (2022a). Ayçiçek Yetiştiriciliği. http://hayrabolutb.org.tr/media/ziraat/Aycicegi-Tarimi.pdf (Erişim Tarihi: 18.02.2022).
47. Süzer, S. (2022b). Buğday Yetiştiriciliği. http://hayrabolutb.org.tr/media/ziraat/Bugday-Tarimi.pdf (Erişim Tarihi: 18.02.2022).
48. Süzer, S. (2023). Kanola Tarımı. https://arastirma.tarimorman.gov.tr/ttae/Sayfalar/Detay.aspx?SayfaId=80#:~:text=Kanola%20bitkisi%20kumlu% 20ve%20hafif,alkali%20ve%20hafif%20asit%20topraklard%C4%B1r (Erişim Tarihi: 18.05.2023).
49. SYGM (2016). İklim Değişikliğinin Su Kaynaklarına Etkisi Projesi Proje Nihai Raporu. (Erişim Tarihi: 11.03.2023).
50. SYGM (2020). İklim Değişikliği ve Uyum. https://www.tarimorman.gov.tr/SYGM/Belgeler/iklim%20de%C4%9Fi%C5%9Fikli%C4%9 Finin%20su%20kaynaklar%C4%B1na%20etkisi/iklimkitap2020.pdf (Erişim Tarihi: 11.03.2023).
51. Taba-Morales, G., Hyman, G., Mejía, J. R., Castro-Llanos, F., Beebe, S., Rubyogo, J. C. and Buruchara, R. (2020). Improving African bean productivity in a changing global environment. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 25: 1013-1029.
52. Wichern, J., Descheemaeker, K., Giller, K. E., Ebanyat, P., Taulya, G. and Van Wijk, M. T. (2019). Vulnerability and adaptation options to climate change for rural livelihoods–A country-wide analysis for Uganda. Agricultural Systems, 176: 102663.
53. Zagaria, C., Schulp, C. J., Malek, Ž. and Verburg, P. H. (2023). Potential for land and water management adaptations in Mediterranean croplands under climate change. Agricultural Systems, 205: 103586.