MaxEnt Modeli Kullanılarak Acer campestre L. subsp. campestre (Ova Akçaağacı)’nin Tahmini Olarak Günümüz ve Gelecekteki Yayılış Alanlarının Belirlenmesi

Öz

İklim değişikliği birçok türün dağılımı üzerinde olumsuz etkiye ve ekosistemleri değiştirme potansiyeline sahiptir. Bu bağlamda iklim değişikliğinin biyolojik çeşitlilik üzerindeki etkisini yavaşlatmak için acil adaptasyon ve azaltma önlemleri alınması gerekmektedir. Yapılan birçok çalışma, insan kaynaklı çevresel değişikliklerin türlerin neslinin tükenmesini tetiklediğini göstermiştir. Bununla birlikte, gelecekte iklim değişikliğine cevap veren türlerin doğru tespit edilmesi büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda, iklim değişikliğinin türlerin dağılımı üzerindeki etkilerini tahmin etmek ve ayrıca farklı iklim değişikliği senaryoları altındaki bir türün olası yayılış alanlarını tahmin etmek için birçok modelleme aracı kullanılmaktadır. Bu çalışmada Maximum Entropi (MaxEnt) modeli kullanılarak Türkiye’de doğal olarak yayılış gösteren özellikle mobilya sektörü ile ağaçlandırma ve bitkisel peyzaj tasarımlarında kullanılan Acer campestre L. subsp. campestre (Ova akçaağacı) türünün CCSM4 iklim modeli RCP 4.5 ve RCP 8.5 senaryoları 2041-2060 ve 2061-2080 yıl periyotlarındaki günümüz ve gelecekteki yayılış alanları tahmin edilmiştir. Türkiye’de esas yayılışını Kuzey Anadolu’da yapan bu türün iklim değişikliği model ve senaryolarına göre uygun ve çok uygun alanlarının günümüzde 45408.07 km2 olduğu ve gelecek yıllarda yayılış alanlarının senaryolara göre RCP 4.5 2041-2060 periyodunda %57, RCP 4.5 2061-2080 periyodunda %60, RCP 8.5 2041-2060 periyodunda %35 ve RCP 8.5 2061-2080 periyodunda %32’sine düşeceği ve türün yayılışı için elverişli alanların Kuzeydoğu’ya kayacağı tahmin edilmektedir. Sonuçta kırılgan ekosistemlerde yaşayan bu ve benzeri türler için in-situ ve ex-situ gibi etkili koruma stratejilerinin geliştirilmesinin gerekliliği ortaya çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Acer campestre L. subsp. campestre
• Ova Akçaağacı
• CCSM4
• MaxEnt
• İklim Değişikliği

Prediction of Present and Future Spread Areas of Acer campestre L. subsp. campestre (Field Maple) Using the MaxEnt Model

Öz

Climate change has a negative impact on the distribution of many species and has the potential to change ecosystems. In this context, urgent adaptation and mitigation measures are required to slow the impact of climate change on biological diversity. Many studies have shown that human-induced environmental changes trigger the extinction of the species.However, it is of great importance to correctly identify the species that respond to climate change in the future. However, it is of great importance to correctly identify the species that respond to climate change in the future. In recent years, many modeling tools have been used to estimate the effects of climate change on the distribution of species, as well as to predict the possible spread areas of a species under different climate change scenarios. In this study, Maximum Entropy (MaxEnt) using the model in Turkey, especially representing the natural and herbal plantation landscape design with a spreader used in the furniture industry, Acer campestre L. subsp. CCSM4 climate model RCP 4.5 and RCP 8.5 campestre (Field maple) scenarios It is estimated that the peroids of 2041-2060 and 2061-2080 will be the current and future distribution areas. On the basis of appropriate distribution and very convenient area according to climate change scenarios, the species is today North Anatolian 45408.07 km2 in Turkey. These areas will decrease to 57%, 60%, 35% and 32% respectively. It is predicted that the areas suitable for the spread of the species will shift to the Northeast. As a result, it becomes necessary to develop effective conservation strategies such as in-situ and ex-situ for these and similar species living in fragile ecosystems.

Anahtar Kelimeler

• Acer campestre L. subsp. campestre
• Field Mapple
• CCSM4
• MaxEnt
• Climate Change

Kaynakça

1. Akyol, A., ve Örücü, Ö. K., 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, 224-233.
2. Akyol, A., Örücü, Ö. K., ve Arslan, E. S., 2020. Habitat suitability mapping of stone pine (Pinus pinea L.) under the effects of climate change. Biologia 75, 2175-2187.
3. 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.
4. Arslan, E. S., Akyol, A., Örücü, Ö. K., ve Sarıkaya, A. G., 2020. Distribution of rose hip (Rosa canina L.) under current and future climate conditions. Regional Environmental Change 20, 1-13.
5. Ashraf, U., Ali, H., Chaudry, M., Ashraf, I., Batool, A., ve Saqib, Z., 2016. Predicting The Potential Distribution Of Olea Ferruginea In Pakistan Incorporating Climate Change By Using Maxent Model. Sustainability 8, 722.
6. Avsar, M., ve Ok, T., 2011. New Determinations On The Natural Distribution Of Field Maple (Acer Campestre Subsp. Campestre) In The Amanos Mountains, Turkey. Biological Diversity and Conservation 4, 15-18.
7. Bertrand, R., Lenoir, J., Piedallu, C., Riofrío-Dillon, G., de Ruffray, P., Vidal, C., Pierrat, J.-C., ve Gégout, J.-C., 2011. Changes In Plant Community Composition Lag Behind Climate Warming In Lowland Forests. Nature 479, 517.
8. Boydak, M., 1986. Lübnan (Toros) Sedirinin (Cedrus libani A. Rich.) Yayılışı, Ekolojik ve Silvikültürel Nitelikleri, Doğal ve Yapay Gençleştirme Sorunları (Occurrence, Ecological and Silvicultural Characteristics of Cedrus libani A. Rich., and Its Natural and Artificial Re. Ormancılık Araştırma Enstitüsü Dergisi 32.

9. Boydak, M., 2019. A new subspecies of Phoenix theophrasti Greuter (Phoenix theophrasti Greuter subsp. golkoyana Boydak) from Turkey. Forestist 69, 133-144.
10. Browicz, K., 1982. Chorology Of Trees And Shrubs In South-West Asia And Adjacent Regions. Vol. 1. Chorology of trees and shrubs in South-West Asia and adjacent regions. Vol. 1.
11. CESM, 2019. Community Earth System Model (CESM)/CCSM4.0 Public Releas.
12. Cobben, M., Van Treuren, R., Castañeda-Álvarez, N. P., Khoury, C. K., Kik, C., ve van Hintum, T. J., 2015. Robustness and Accuracy of Maxent Niche Modelling for Lactuca Species Distributions in Light of Collecting Expeditions. Plant Genetic Resources 13, 153-161.
13. Çoban, H. O., Örücü, Ö. K., ve Arslan, E. S., 2020. MaxEnt Modeling for Predicting the Current and Future Potential Geographical Distribution of Quercus libani Olivier. Sustainability 12, 2671.
14. Davis, P. H., 1970. Flora of Turkey and the East Aegean Islands. Vol. 3. Flora of Turkey and the East Aegean Islands. Vol. 3.
15. Elith, J., ve Leathwick, J. R., 2009. Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time. Annual Review of Ecology, Evolution, Systematics, 40: 677697. .
16. Fitzpatrick, M. C., Gove, A. D., Sanders, N. J., ve 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.
17. Gassó, N., Thuiller, W., Pino, J., ve Vilà, M., 2012. Potential distribution range of invasive plant species in Spain. NeoBiota, 12, 25.
18. Gaston, K. J., ve Blackburn, T. M., 1996. The Spatial Distribution Of Threatened Species: Macro-Scales And New World Birds. Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences 263, 235-240.
19. Günal, N., 2013. Türkiye’de İklimin Doğal Bitki Örtüsü Üzerindeki Etkileri. Acta Turcıca Çevrimiçi Tematik Türkoloji Dergisi, Online Thematic Journal of Turkic Studies, Yıl V 1, 1-22.
20. 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.
21. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., ve Sturdivant, R. X., 2013. Applied logistic regression, Vol. 398, John Wiley & Sons.
22. 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.
23. 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.
24. IPCC, A., 2007. IPCC fourth assessment report (AR4). IPCC 1, 976.
25. Kayacık, H., 1982. Orman ve Park Ağaçlarının Özel Sistematiği, III Cilt. Angiospermae, İÜ Yayın.
26. Kougioumoutzis, K., Tiniakou, A., Georgiou, O., ve Georgiadis, T., 2012. Contribution to the flora of the South Aegean volcanic arc: Anafi island (Kiklades, Greece). Willdenowia 42, 127-141.
27. Lawler, J. J., Shafer, S. L., White, D., Kareiva, P., Maurer, E. P., Blaustein, A. R., ve Bartlein, P. J., 2009. Projected Climate‐İnduced Faunal Change In The Western Hemisphere. Ecology 90, 588-597.
28. Lenoir, J., Gégout, J.-C., Marquet, P., De Ruffray, P., ve Brisse, H., 2008. A Significant Upward Shift In Plant Species Optimum Elevation During The 20th Century. science 320, 1768-1771.
29. 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., 2010. The next generation of scenarios for climate change research and assessment.
30. Niamouris, K., ve Psirofonia, P., 2012. First report of Paysandisia archon on Phoenix theophrasti. Entomologia Hellenica 21, 74-76.
31. Orçun, E., 1975. Peyzaj Mimarisi Dendroloji. Cilt II, Yapraklı Ağaç-Ağaççıkların Özellikleri ve Peyzaj Mimarisinde Kullanılışları, EÜ Ziraat Fakültesi yayınları, Yayın.
32. Örücü, Ö. K., 2019. Phoenix theophrasti Gr.’nin İklim Değişimine Bağlı Günümüz ve Gelecekteki Yayılış Alanlarının Maxent Modeli İle Tahmini ve Bitkisel Tasarımda Kullanımı. Türkiye Ormancılık Dergisi 20, 274-283.
33. Örücü, Ö. K., ve Akyol, A., 2019. İklim Değişikliğinin Türkıye'de Myrtus Communis Subsp. Communis L.'nin Potansiyel Dağılımına Etkilerinin Maxent ile Araştırılması. Ziraat, Orman ve Su Ürünleri, 29.
34. Pamay, B., 1992. Bitki Materyali I, Ağaç ve Ağaçcıklar. Uycan Basımevi, İstanbul.
35. Pearson, R. G., Raxworthy, C. J., Nakamura, M., ve Townsend Peterson, A., 2007. Predicting Species Distributions From Small Numbers Of Occurrence Records: A Test Case Using Cryptic Geckos İn Madagascar. Journal of biogeography 34, 102-117.
36. Phillips, S. J., Anderson, R. P., ve Schapire, R. E., 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190: 231-259.
37. Phillips, S. J., ve Dudík, M., 2008. Modeling Of Species Distributions With Maxent: New Extensions And A Comprehensive Evaluation. Ecography 31, 161-175.
38. Phillips, S. J., ve Elith, J., 2010. POC Plots: Calibrating Species Distribution Models With Presence‐Only Data. Ecology 91, 2476-2484.
39. Phitos, D., 1995. "The Red Data Book of rare and threatened plants of Greece," World Wide Fund for Nature.
40. QGIS,2019. QGIS 3.8 Zanzibar - A Free and Open GIS. 20.08.2019. https://qgis.org/tr/site/forusers/download.html
41. Remya, v., 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.
42. Sarikaya, O., Karaceylan, I., ve 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.
43. Sérgio, C., Figueira, R., Draper, D., Menezes, R., ve Sousa, A. J., 2007. Modelling bryophyte distribution based on ecological information for extent of occurrence assessment. Biological conservation 135, 341-351.
44. Shcheglovitova, M., ve 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.
45. Thuiller, W., Lavorel, S., Araújo, M. B., Sykes, M. T., ve Prentice, I. C., 2005. Climate Change Threats to Plant Diversity in Europe. Proceedings of the National Academy of Sciences 102, 8245-8250.
46. 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., ve Rogers, A. D., 2009. Predicting Global Habitat Suitability For Stony Corals On Seamounts. Journal of Biogeography 36, 1111-1128.
47. Türkeş, M., 2008. Küresel İklim Değişikliği Nedir? Temel Kavramlar, Nedenleri, Gözlenen ve Öngörülen Değişiklikler. İklim Değişikliği ve Çevre 1, 26-37.
48. Uzun, A., 2020. İklim değişimi senaryolarına göre peyzaj tasarımında kullanılan Fabaceae familyasına ait bazı odunsu türlerin günümüz ve gelecekteki yayılış alanlarının tahmini. Süleyman Demirel Üniversitesi,Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
49. Wang, Y.-S., Xie, B.-Y., Wan, F.-H., Xiao, Q.-M., ve Dai, L.-Y., 2007. The potential geographic distribution of Radopholus similis in China. Agricultural Sciences in China 6, 1444-1449.
50. Ward, D. F., 2007. Modelling the potential geographic distribution of invasive ant species in New Zealand. Biological Invasions 9, 723-735.
51. Williams, J. N., Seo, C., Thorne, J., Nelson, J. K., Erwin, S., O’Brien, J. M., ve Schwartz, M. W., 2009. Using Species Distribution Models to Predict New Occurrences for Rare Plants. Diversity and Distributions 15, 565-576.
52. Wollan, A. K., Bakkestuen, V., Kauserud, H., Gulden, G., ve Halvorsen, R., 2008. Modelling And Predicting Fungal Distribution Patterns Using Herbarium Data. Journal of Biogeography 35, 2298-2310.
53. WorldClim, 2019. Global Climate Data, https://worldclim.org/data/index.html.
54. Yaltırık, F., 1967. Aceraceae. Flora of Turkey 2, 509-519.
55. Yaltırık, F., 1971. Yerli Akçaağaç (Acer L.) Türleri Üzerinde Morfolojik Ve Anatomik Araştırmalar.
56. Yi, Y.-j., Cheng, X., Yang, Z.-F., ve 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.
57. Yuan, H.-S., Wei, Y.-L., ve 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.
58. Zhang, K., Yao, L., Meng, J., ve 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.