Xanthium spinosum L.'un iklim değişikliğine bağli olarak global düzeyde potansiyel dağılım alanlarının belirlenmesi
Global potential distribution areas of Xanthium spinosum L. under changing climate
Yazar: ZÜLEYHA ÖZTOP
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAHID FAROOQ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bitki Koruma Ana Bilim Dalı / Fitopatoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyografi = Biography ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Hükûmetlerarası İklim Değişikliği Paneli = Intergovernmental Panel on Climate Change ; Modeller = Models ; Yabancı otlar = Weeds

Özet:
Küresel iklim değişikliğinin bitki türlerinin dağılımı üzerindeki etkisini araştırmak amacıyla tür dağılım modelleri sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak bu modeller, Türkiye'de yabancı otlar ve istilacı türlerin potansiyel dağılım alanlarının tahmininde nadiren kullanılmaktadır. Bu nedenle, mevcut çalışmada iklim değişikliğine bağlı olarak küresel düzeyde Xanthium spinosum L.'nin potansiyel dağılım alanları tahmin edilmiştir. Potansiyel dağılım alanları, iki farklı iklim değişikliği senaryosu (SSP1-2.6 ve SSP5-8.5) ve beş farklı zaman (mevcut, 2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 ve 2081-2100) altında Maksimum Entropi modeli (MaxEnt) kullanılarak tahmin edilmiştir. Türün varlığına dair veriler çeşitli veritabanlarından alınmış olup model kalibre edilmeden önce temizlenmiştir. Mevcut (1979-2000) ve gelecek (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 ve 2081-2100) zamanlarda 19 biyoklimatik parametrelere ait küresel veriler WordClim'den indirilmiştir. Modelin kalibrasyonunda türün varlığı ile ilgili toplam 6517 kayıt kullanılmıştır. Ayrıca modelin kalibrasyonundan önce biyoklimatik parametreler arasındaki otokorelasyon test edilmiş ve en az ilişkili 10 değişken (yani, bio1, bio2, bio3, bio7, bio8, bio9, bio12, bio15, bio17 ve bio18) modele dahil edilmiştir. MaxEnt modeli varsayılan ayarları, 5000 iterasyon ve 5 tekerrür ile kalibre edilmiştir. Model, verilerin %75'i üzerinde eğitilmiş ve kalan %30'u üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, MaxEnt modelinin bitkinin mevcut ve potansiyel dağılım alanlarını yüksek doğrulukla (ROC = 0.81-0.84) tahmin ettiğini ortaya koymuştur. Bio1 (yıllık ortalama sıcaklık), Bio3 (İzotermalite) ve Bio9 (en kurak çeyreğin ortalama sıcaklığı) modele en fazla katkı sağlamış olup, bitkinin potansiyel dağılımının bu paramtrelerden etkileneceği tahmin edilmiştir. Her iki iklim değişikliği senaryosunda da türe uygun habitatın artacağı öngörülmüştür. Küresel olarak, Avrupa, Avustralya, Güney Afrika, Tunus ve Fas bitki için en uygun habitatlara sahip olarak tahmin edilmiştir. Benzer şekilde model, Türkiye'nin kıyı bölgelerinin bitki için en uygun habitat alanlarına sahip olacağını öngörmüştür. Küresel veya Türkiye düzeyinde bitkinin nişinde kayması gözlemlenmemiş olup, iklim değişikliği altında bitki nişini koruyacağı tahmin edilmiştir. Bu nedenle mücadele çalışmalarının küresel ve yerel olarak en uygun habitata sahip bölgelerde yoğunlaştırılması gerekmektedir.

Abstract:
Species distribution models are frequently used to investigate the impact of global climate changes on the distribution of plant species. However, these models are rarely used to predict the potential spread areas of weeds and invasive species in Turkey. Therefore, this study predicted the habitat suitability of Xanthium spinosum L. at global scale under changing climate. Potential distribution was predicted by Maximum Entropy model (MaxEnt) under two climate change scenarios (i.e., SSP1-2.6 and SSP5-8.5) and five different time periods (i.e., current, 2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 and 2081-2100). The occurrence data of the species was retrieved from varios databases and thoroughly cleaned before calibrating the model. Global data of 19 bioclimatic parameters for the current (1979-2000) and future (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 and 2081-2100) were downloaded from WordClim. A total of 6517 occurrence records of the species were used to calibrate the model. The autocorrelation between bioclimatic parameters was tested and 10 least correlated variables (i.e., bio1, bio2, bio3, bio7, bio8, bio9, bio12, bio15, bio17, and bio18) were used for model calibration and testing. The model was calibrated with default MaxEnt settings, 5000 iterations and 5 replications. The model was trained on 75% of the data and tested on the remaining 30%. The results revealed that the model predicted the current and potential distribution of species with high accuracy (ROC = 0.81-0.84). Bio1 (annual mean temperature), Bio3 (Isothermality) and Bio9 (mean temperature of driest quarter) had the highest contribution towards the model indicating the potential distribution of the species will be affected by these climatic parameters. It was predicted that the suitable habitat of the species will increase under both climate change scenarios compared to the current distribution of the species. Globally, Europe, Australia, South Africa, Tunisia, and Morocco had the highest suitable habitats for the species. Similarly, the model predicted that coastal areas of Türkiye will have the most suitable habitat for the species in the future. No significant niche shifts were observed globally or in Türkiye and the species would retain its niche under climate change. Therefore, the management efforts should be concentrated
in the regions having the most suitable habitat globally and locally.