Classification of Turkey’s bioclimatic regions by cluster analysis

Öz

The aim of this study is undertaking a bioclimatic classification through cluster analysis for Turkey to define the bioclimatic character and explain regional differentiation. Spatial analysis of bioclimatic indices for Turkey was performed by using monthly records of temperature and precipitation totals for the period 1960-2016 at 169 stations of the Turkish State Meteorological Service. Bioclimatic variables were assessed in three different data sets for cluster analysis. For temperature dominant variables (BIO1-BIO11) four clusters; for precipitation dominant variables (BIO12-BIO19) five clusters and for all indices (BIO1-BIO19) six clusters were defined as a result of the analysis. Characteristics of clusters identified for BIO1-BIO19 indices can be summarised as: Cluster 1 is characterized basically by high temperature and spread along the Aegean-Mediterranean coastal belt (28 stations). Cluster 2 stands out with dry and relatively high temperatures in the cold season and shows the distribution in the southeast Anatolia (35 stations). Cluster 3 spreads over the northeast-east sections and defined by cold character (9 stations). Cluster 4 is also defined by dry conditions but has a colder winter character, predominates in wide areas of the inner regions and represented by the highest number of stations (53 stations). Cluster 5 roughly encompasses the Marmara Region and has a transitional character between continental (Cluster 4) and humid (Cluster 6) (29 stations), and finally Cluster 6 which can be defined by humid character and observed along the Black Sea coastal belt (15 stations). The determined patterns and bioclimatic characteristics clearly show the common effect of topography and climate on the regionalisation.

Anahtar Kelimeler

• Bioclimate
• Temperature
• Precipitation
• Cluster Analysis
• Vegetation

Kümeleme analizi ile Türkiye’nin biyoiklim bölgelerinin sınıflandırılması

Öz

Bu çalışmanın amacı, Türkiye için kümeleme analizi aracılığıyla biyoiklim sınıflandırması yaparak biyoiklim karakterini tanımlamak ve bölgesel farklılaşmayı açıklamaktır. Türkiye için biyoiklim indislerinin mekansal analizi, Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü’ne ait toplam 169 istasyonda 1960-2016 yılları arasında kaydedilen aylık sıcaklık ve yağış verileri kullanılarak gerçekleştirildi. Kümeleme analizi için Biyoiklim değişkenleri 3 farklı veri seti halinde kullanıldı. Sıcaklık baskın değişkenlerin (BIO1-BIO11) kümeleme analizi sonucunda 4, yağış baskın değişkenler (BIO12-BIO19) için 5, tüm değişkenlerin bir arada değerlendirildiği analizde (BIO1-BIO19) 6 küme tanımlandı. BIO1-BIO19 analizi sonucunda elde edilen kümelerin özellikleri: temel olarak yüksek sıcaklıkla karakterize olan ve Ege- Akdeniz kıyı kuşağı boyunca yayılan Küme 1; Kuraklık ve görece yüksek soğuk mevsim sıcaklıkları ile öne çıkan ve güneydoğuda dağılış gösteren Küme 2; soğuk karakter ile tanımlanan kuzeydoğu-doğu kesimlerdeki Küme 3; yine kuraklıkla tanımlanan ama daha soğuk kış karakterinde olan, iç bölgelerde geniş alana yayılmış ve en fazla istasyon sayısına sahip Küme 4; Marmara Bölgesi sınırlarında dağılışa sahip, biyoiklim karakteri olarak da Karasal (küme 4) ve nemli (Küme 6) arasında geçiş gösteren Küme 5 ve son olarak da nemlilik özelliği ile karakterize edilebilen ve Karadeniz kıyı kuşağı boyunca dağılış sergileyen Küme 6 olarak tanımlandı. Belirlenen örüntüler ve biyoiklim karakteristikleri bölgeselleşme üzerinde topografya ve iklimin ortak etkisini açıkça göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Biyoiklim
• Sıcaklık
• Yağış
• Kümeleme Analizi
• Vejetasyon

Kaynakça

1. Akman, Y. (1990). İklim ve biyoiklim. Palme Yayın Dağıtım.
2. Amigo, J., & Ramírez, C. (1998). A Bioclimatic classification of chile: Woodland communities in the temperate zone. Plant Ecology, (136), 9–26. https://doi.org/10.1023/A:1009714201917
3. Atasoy, F. (2018). Türkiye’de Biyoklimatik Bölgelerin Mekansal Analiz Yöntemleriyle Sınıflandırılması (Yayın no: 523642) [Yüksek linsans tezi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü]. YüksekÖğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi.
4. Avcı, M. (1993). Türkiye’nin flora bölgeleri ve Anadolu Diagonali’ne coğrafi bir yaklaşım. Türk Coğrafya Dergisi, (28), 225-248.
5. Avcı, M. (2005). Çeşitlilik ve endemizm açısından Türkiye’nin bitki örtüsü. Coğrafya Dergisi,(13), 27-55.
6. Aydeniz, A. (1988). Aydeniz metodu ile Türkiye’nin kuraklık değerlendirilmesi, DMİ Zirai Meteoroloji ve İklim Rasatları Dairesi Başkanlığı, Ankara.
7. Bölük, E. (2016). Aydeniz iklim sınıflandırmasına göre Türkiye iklimi. Meteoroloji Genel Müdürlüğü. Ankara.
8. Çakan, H., & Byfield, A. (2005). Türkiye’nin 122 önemli bitki alanı. Amanos Dağları. WWF Türkiye Doğal Hayatı Koruma Derneği Vakfı Yayını.

9. DeGaetano, A.T., & Shulman, M.D. (1990). A climatic classification of plant hardiness in the United States and Canada. Agricultural and Forest Meteorology, (51), 333-351. https://doi.org/10.1016/0168-1923(90)90117-O
10. Erinç, S. (1984). Klimatoloji ve metotları. İstanbul Üniversitesi Deniz Bilimleri ve Coğrafya Enstitüsü, İstanbul.
11. Evrendilek, E., & Berberoğlu, S. (2008). Quantifying spatial patterns of bioclimatic zones and controls in Turkey. Theoretical and Applied Climatology, (91), 35-50. https://doi.org/10.1007/s00704-006-0294-9
12. Griffith, D.A., & Amrhein, C.G. (1997). Multivariate statistics for geographers. Prentice-Hall,
13. Günal, N. (2013). Türkiye’de iklimin doğal bitki örtüsü üzerine etkileri. Acta Turcica, (1), 1-22.
14. Hair, J.F., Anderson, R.E., & Tatham, R.L. (1995). Multivariate data analysis. Prentice Hall Inc.
15. Macías-Rodríguez, M., Peinado, M., Giménez de Azcárate, J., Aguirre, J., & Delgadillo, J. (2014). Clasificación bioclimática de la vertiente del Pacífico mexicano relación con la vegetación potencial. Acta Botanica, (109), 133-165. https://doi.org/10.21829/abm109.2014.194.
16. Miller, W.S. (1973). Factor analytic models of bioclimatic relations for canadian forest regions. Department of Biology McGill University.
17. Orlov M., & Sheludkov A. (2019) Bioclimatic data optimization for spatial distribution models. In: Bychkov I., & Voronin V. (eds) Information Technologies in the Research of Biodiversity. Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-11720-7_13
18. Öztürk, M.Z., Çetinkaya, G., & Aydın, S. (2017). Köppen-Geiger iklim sınıflandırmasına göre Türkiye’nin iklim tipleri. Journal of Geography, (35), 17–27. https://doi.org/10.26650/JGEOG295515
19. Pearson, R., & Dawson, T. (2003). Predicting the impacts of climate change on the distribution of species: Are bioclimate envelope models useful? Environmental Change Institute. School of Geography and the Environment. University Of Oxford.
20. Pesaresi, S., Galdenzi, D., Biondi, E., & Casavecchia, S. (2014). Bioclimate of Italy: Application of the worldwide bioclimate classification system. Journal of Maps, 10(4), 538-553, https://doi.org/10.1080/17445647.2014.891472
21. Sarış, F., Hannah, D., & Eastwood, W. (2010). Spatial variability of precipitation regimes over Turkey. Hydrological Sciences Journal, (55), 234 - 249. https://doi.org/10.1080/02626660903546142
22. Şenkul, Ç., & Kaya, S. (2017). Türkiye'de endemik bitkilerin coğrafi dağılışı. Türk Coğrafya Dergisi, (69), 109-120. https://doi.org/10.17211/tcd.322515
23. USGS. (2012). Bioclimatic predictors for supporting ecological applications in the conterminous United States. United States: U.S. Geological Survey Data Series 691, 10 P.
24. Unal, Y.S., Kındap, T., & Karaca, M. (2003). Redefining the climate zones of Turkey using cluster analysis. International Journal of Climatology, 23, 1045-1055. https://doi.org/10.1002/joc.910
25. Vogel, K.P., Schmer, M.R., & Mitchell, R.B., (2005). Plant adaptation regions: Ecological and climatic classification of plant materials. U.S. Department Of Agriculture: Agricultural Research Service.
26. Yaghmaei, L., Soltani, S., & Khodagholi, M. (2009). Bioclimatic classification of Isfahan province using multivariate statistical methods. International Journal of Climatology, (29), 1850-1861. https://doi.org/10.1002/joc.1835
27. Yılmaz, E., & Çiçek, İ. (2016). Türkiye Thornthwaite iklim sınıflandırması. Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 13(3), 3973-3994. https://doi.org/10.14687/jhs.v13i3.3994
28. Yılmaz, E., & Çiçek, İ. (2018). Türkiye’nin detaylandırılmış Köppen-Geiger iklim bölgeleri. Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 15(1), 225-242. https://doi.org/10.14687/jhs.v15i1.5040
29. Tuğay, M.E., & Akdağ, C. (1989). Türkiye iklim ve tarım bölgeleri. Sivas Yöresinde Tarımın Geliştirilmesi Sempozyumu. 30 Mayıs-3 Haziran, Sivas.
30. Walter, H., 1970. Vegetationszonen and Klima. E. Ulmer, Stuttgart.