Fıstık çamı (Pinus pinea L.) türünün iklim değişikliğine bağlı yayılış alanları değişiminin sosyo-ekonomik etkileri
Socio-economic impacts caused by changes in stone pine (Pinus pinea L.) distribution areas due to effects of climate change
Yazar: MERVE KARAYOL
Danışman: PROF. DR. AYHAN AKYOL
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Fıstık çamı, ekonomik açıdan katma değeri yüksek bir bitki olmakla birlikte, iklim değişikliklerine bağlı olarak gelecekteki coğrafi dağılımının nasıl şekilleneceği ve buna bağlı olarak ortaya çıkabilecek sosyo-ekonomik sorunlar belirsizdir. Bu çalışmada fıstık çamının günümüz ve gelecekteki yayılış alanlarının maksimum entropi yaklaşımı (Maxent 3.4.1.) ile tespit edilmesi ve bu yayılış alanların karşılaştırılarak gelecekteki dağılımına bağlı olarak ortaya çıkabilecek ekolojik ve sosyo-ekonomik sorunların belirlenmesi ve çözüm önerilerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada türe ait var verileri, türün yayılış gösterdiği alanlardan koordinat alınarak ve literatür kullanılarak elde edilmiştir. Günümüz ve gelecek yayılış alanlarının tahmini için CNRM ESM2-1 iklim modeli ve WorldClim (sürüm 2.1) veri tabanından elde edilen biyoiklimsel değişkenler kullanılmıştır. Yüksek korelasyonu ve çoklu doğrusallığı önlemek için, 19 biyoiklimsel değişkene Pearson Korelasyon analizi yapılarak 9 değişkene indirgenmiştir. Modelleme için, Hükümetler Arası İklim Değişikliği Paneli'nin Altıncı Değerlendirme Raporunda paylaşılan SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 ve SSP5-8.5 iklim değişikliği senaryoları ile 2041-2060 ve 2081-2100 periyotları kullanılmıştır. Modelin performansı için ROC (Receiving Operator Curve) analizi yapılmış ve ROC eğrisi altında kalan AUC (Area Under the Receiving Operator Curve) değeri kullanılarak değerlendirilmiştir. Biyoiklimsel değişkenlerin modele katkısını belirlemek için MaxEnt programında Jackknife testi yapılmıştır. Ayrıca, tür için tahmin edilen günümüz ve gelecekteki potansiyel yayılış alanları arasındaki alansal ve konumsal farklar değişim analizi yapılarak belirlenmiştir.
Çalışma bulgularına göre, AUC=0,944 olup, elde edilen model oldukça yüksek bir tahmin gücüne sahiptir. Jackknife testi sonuçlarına göre, modele en fazla sırasıyla BIO19 (En soğuk mevsimin yağış miktarı), BIO6 (En soğuk ayın en düşük sıcaklığı) ve BIO (Mevsimsel sıcaklık (standart sapma x 100)) biyoklimatik değişkenleri katkı sağlamaktadır. Tahmin modeli, fıstık çamının coğrafi dağılım alanlarının azalacağı, kuzeye ve daha yüksek rakımlara doğru değişeceği öngörüsünde bulunmaktadır. Bu durumun ekosistem hizmetlerinde kayıplara, orman yangınları riskinin artmasına ve gelirlerin azalmasına neden olabileceği de değerlendirilmektedir. Potansiyel habitat dağılımına ilişkin mevcut ve gelecek tahminleriyle oluşturulan haritalar her türlü arazi kullanımı, kırsal kalkınma amaçlı ağaçlandırma, ekolojik restorasyon ve koruma ile ilgili çalışmalarda kullanılabilir. Bu nedenlerden dolayı fıstık çamından yararlanan ülkelerin arazi kullanım planlamalarında iklim değişikliği etkilerini dikkate almaları ve iklim değişikliğine uyum konusuna önem vermeleri önerilmektedir.

Abstract:
Although stone pine is a plant with high economic value, it is unclear how its geographical distribution will change in the future with the effect of climate change and the socio-economic problems that may arise accordingly. In this study, it is aimed to determine the current and future distribution areas of stone pine using the maximum entropy approach (Maxent 3.4.1.) and to compare these distribution areas to determine the ecological and socio-economic problems that may arise depending on its future distribution and to develop solution suggestions. In the study, presence data of the species were obtained by taking coordinates from the areas where the species is distributed and using the literature. Bioclimatic variables obtained from the CNRM ESM2-1 climate model and the WorldClim (version 2.1) databases were used to estimate current and future distribution areas. To avoid high correlation and multicollinearity, 19 bioclimatic variables were reduced to 9 variables by performing Pearson Correlation analysis. For modelling, the SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 and SSP5-8.5 climate change scenarios shared in the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change and the periods 2041-2060 and 2081-2100 were used. ROC (Receiving Operator Curve) analysis was performed for the performance of the model and evaluated using the AUC (Area Under the Receiving Operator Curve) value under the ROC curve. Jackknife test was performed in the MaxEnt program to determine the contribution of bioclimatic variables to the model. In addition, spatial differences between the present and future potential distribution of the species were assessed by change analysis.
According to the study findings, AUC = 0.944 and the resulting model has a very high predictive power. According to the Jackknife test results, bioclimatic variables BIO19 (precipitation of coldest quarter), BIO6 (min temperature of coldest month), and BIO4 (temperature seasonality (standard deviation *100)) contribute the most to the model, respectively. The model predicts that the geographical distribution areas of stone pine will decrease and change towards the north and higher altitudes. It is also evaluated that this situation may cause losses in ecosystem services, increased risk of forest fires and decreased income. Maps created with current and future estimates of potential habitat distribution can be used in studies related to all kinds of land use, afforestation for rural development, ecological restoration and conservation. For these reasons, it is recommended that countries that benefit from stone pine should consider the effects of climate change in their land use planning and attach importance to adaptation to climate change.