Anadolu kestanesinin (Castanea sativa mill.) güncel ve gelecekteki yayılışının modellenmesi
Modeling the current and the future distribution of Anatolian chestnut (Castanea sativa mill.)
Yazar: HÜSEYİN DOĞAN
Danışman: PROF. DR. OSMAN YALÇIN YILMAZ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
İstatistiksel yöntemlerin ve coğrafi bilgi sistemleri araçlarının sayısının artmasıyla birlikte ekolojide "tür dağılım modellerinin" kullanımı hız kazanmıştır. Günümüzde tür dağılım modelleri biyocoğrafya, koruma biyolojisi, iklim değişikliği araştırmaları, ekolojik restorasyon, habitat veya tür yönetimi gibi farklı alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Anadolu Kestanesi'nin (Castanea sativa Mill.) mevcut ve gelecekteki dağılımının modellenmesi, bize bu türün habitatı hakkında önemli bilgiler sağlamıştır. Bu yöntem ile farklı modelleme teknikleri kullanılarak; iklim değişikliğinin etkileri, mevcut ve gelecekteki ağaçlandırma/silvikültür planları, ekolojik restorasyon, istilacı türlere karşı müdahale yöntemleri ve doğa koruma alanlarının tespiti gibi alanlarda kullanılmak üzere haritalar ve altlıklar oluşturulabilir.
	Anadolu kestanesinin Türkiye'deki yayılışı, özellikle Marmara ve Ege bölgelerinde, "kestane kanseri" (Cryphonectria parasitica), "mürekkep hastalığı" (Phytophthora cambivora) ve son zamanlarda Asya Kestane Gal Arısının (Dryocosmus kuriphilus) olumsuz etkileri nedeniyle ciddi şekilde zarar görmüştür (Vannini ve Vettraino, 2011; Dal Maso ve ark., 2017; Bombi ve ark., 2019). Bu patojenler büyük oranlarda ağaç ölümlerine ve ürün kayıplarına neden olmuştur (Bucak, 2006; OGM, 2012). Tür Dağılım Modelleri (TDM), bu türün patojenlerinin risk haritalarını oluşturmak için de kullanılabilir ve ekolojik restorasyon için zarar görmüş kestane ormanlarının yerini tahmin etmek ve büyük çaplı pandemileri önlemede yardımcı olabilir (Jiménez-Valverde ve ark., 2011; Cunniffe ve ark., 2016).
	FAO'nun 2012 yılı raporlarına göre, küresel kestane üretimi yılda ortalama 2 milyon tondur. Çin 1,3 milyon tonla (%84) ilk sırada yer alırken, onu 60.000 tonla (%3) Türkiye ve ardından İtalya, Güney Kore, Bolivya ve Yunanistan takip etmektedir. Orman Genel Müdürlüğü'nün 2013-2017 "kestane eylem planı", Türkiye'nin 22.011 verimli ve 6.793 bozuk meşçere olmak üzere 28.804 hektar saf kestane alanına sahip olduğunu belirtmektedir. Saf meşcerelere ek olarak, kestaneler birçok farklı geniş yapraklı ve iğne yapraklı türle karışıma girmektedir; bu karışımlar da kestanenin öncül ya da yan tür olduğu alanlar olarak ayrılmaktadır. Anadolu Kestanesinin Türkiye'deki bulunduğu meşçereler 233.241 hektarlık bir alanı kaplamakta ve bu alanların yaklaşık 20.000 hektarının bozuk meşçereler olduğu belirtilmektedir (OGM, 2012).
	Bu çalışma kapsamında kestane, iki farklı mekânsal çözünürlükte; ülke (1km) ve bölgesel (90m) ölçekte modellenmiştir. Ülke ölçeğindeki modeller, iki farklı veri seti (WorldClim 2.1; 1970-2010 ve CHELSA 2.1; 1981-2010) kullanılarak oluşturulmuştur. Her iki ölçekte de modeller oluşturulurken, üç farklı algoritma (RF, GBM ve GLM), on farklı yalancı-yok noktası veri seti ve model kalibrasyonu ile validasyonu için mekânsal çapraz-doğrulama (blockCV; Valavi ve ark., 2019) metodu kullanılmıştır.
	Ülke ölçeğindeki modellerin her iki veri setiyle (WorldClim 2.1 için 2021-2040, 2041-2060; CHELSA 2.1 için 2011-2040, 2041-2070 periyotları) oluşturulan gelecek projeksiyonları, CMIP6* araştırma gruplarından GFDL, IPSL ve MPI enstitülerinin küresel dolaşım senaryoları kullanılarak modellenmiştir. Ülke ölçeğinde oluşturulan iki farklı "güncel habitat uygunluğu" ve altı farklı "gelecek habitat tahmini" haritası arasındaki değişimler, SRC metoduyla hesaplanmış ve çalışma içerisinde tablo halinde sunulmuştur. Sonuçlara bakıldığında, CHELSA 2.1 veri setinden elde edilen potansiyel yayılış haritalarının, WorldClim 2.1 veri setine göre çok daha iyimser sonuçlar verdiği görülmektedir.
	Bölgesel ölçekte oluşturulan modeller, Mateo ve ark. (2019) tarafından önerilen hiyerarşik modelleme yaklaşımı temel alınarak oluşturulmuştur. Bu aşamada, hiyerarşik modelleme içinde kullanılan WC2.1'den elde edilen biyoklimatik katmanların çözünürlükleri, Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (CAR; Brunsdon ve ark., 1996) yöntemiyle kullanılan morfolojik değişkenlerle aynı çözünürlükte (90m) örneklendirilmiştir. 
	Her iki ölçekte de oluşturulan modellerin doğruluğu (validasyon skorları) değerlendirildiğinde, her bir algoritma için Alıcı İşlem Karakteristiği (AİK/ROC) ile %95-99 arası ve Gerçek Beceri İstatistiği (GBİ/TSS) için %70-85 arası sonuçlar elde edilmiş, yani tatmin edici model doğruluklarına ulaşılmıştır. Sonuç haritalar hem algoritma özelinde hem de birleşik model sonuçlarına göre tez içinde sunulmuştur.

Abstract:
With the increase in number of statistical methods and geographic information systems tools, the use of "species distribution models" in ecology has gained momentum. Today, species distribution models are widely used in different fields such as biogeography, conservation biology, climate change research, ecological restoration, habitat or species management. Modeling the current and future distribution of Anatolian Chestnut (Castanea sativa Mill.), provided us important information about the habitat of this species. By different modelling techniques, taking the climate change into account, maps and supplementary materials would be also created to support current and future afforestation/silviculture plans, ecological restoration, intervention methods against invasive species and detection of nature conservation areas.
	The distribution of sweet chestnut in Turkey has been critically disturbed, particularly in the Marmara and Aegean regions, due to the negative effects of "Chestnut Blight" (Cryphonectria parasitica), "ink disease" (Phytophthora cambivora), and more recently, the "Asian Chestnut Gall Wasp" (Dryocosmus kuriphilus) (Vannini & Vettraino, 2011; Dal Maso et. al, 2017; Bombi et. al., 2019). These pathogens have caused significant tree deaths and crop losses in Türkiye (Bucak, 2006; OGM, 2012). Species Distribution Models (SDMs) can be used to create risk maps of these pathogens, helping to locate damaged chestnut forests for ecological restoration and prevent total degradation (Jiménez-Valverde et. al., 2011; Cunniffe et. al., 2016).
	According to FAO reports in 2012, global chestnut production averages 2 million tons per year. China leads with 1.3 million tons (84%), followed by Turkey with 60,000 tons (3%), and then Italy, South Korea, Bolivia, and Greece. The 2013-2017 "chestnut action plan" by the General Directorate of Forestry states that Türkiye has 28,804 hectares of pure chestnut, including 22,011 productive and 6,793 degraded stands. In addition to pure stands, chestnuts are mixed with many different species of broad-leaved and coniferous; these mixtures are divided into areas where chestnut is the primary or secondary species. Sweet Chestnut mixtures cover 233,241 hectares, with about 20,000 hectares being degraded stands.
	In this study, chestnut distribution was modeled at two different spatial resolutions: national (1km) and regional (90m) scales. The current national-scale models were created using two different datasets (WorldClim 2.1; 1970-2010 and CHELSA 2.1; 1981-2010). For both scales, three different algorithms (Random Forest, Gradient Boosting Machine, and Generalized Linear Models), ten different pseudo-absence datasets, and the spatial cross-validation method (blockCV; Valavi et al., 2019) were used for model calibration and validation.
	Future projections for the national-scale models (2021-2040 and 2041-2060 periods for WC2.1; 2011-2040 and 2041-2070 for CH2.1) were created using global circulation scenarios from the CMIP6* (Eyring et. al., 2016; O'Neil et. al., 2016) research groups of the GFDL, IPSL, and MPI institutes. Changes between the two different "current habitat suitability" maps and six different "future habitat predictions" maps at the national scale were calculated using the SRC (Species Range Change) method and presented in tabular form within the study. The results indicate that the potential distribution maps obtained from the CHELSA 2.1 dataset provide more optimistic results compared to the WorldClim 2.1 dataset.
	The regional scale models are based on the hierarchical modeling approach proposed by Mateo et al. (2019). In this phase, the resolutions of the bioclimatic layers obtained from WC2.1 used in the hierarchical modeling were sampled at the same resolution (90m) as the morphological variables by using Geographically Weighted Regression (CAR; Brunsdon et al., 1996) method.	
	The evaluation of the models applied at both scales resulted in Receiver Operating Characteristic (ROC) scores ranging between 95-99% and True Skill Statistics (TSS) scores ranging between 70-85% for each algorithm, indicating satisfactory model accuracies were achieved. The final maps, including both algorithm-specific and ensemble models, were presented in the thesis.