Küresel iklim değişikliğine bağlı olarak ekin saparısı [Cephus pygmeus (L.) (hymenoptera: cephidae)]'nın potansiyel dağılım alanlarının belirlenmesi
Predicting potential distribution areas of wheat stem sawfly (Cephus pygmeus (L.) (hymenoptera: cephidae) under climate change
Yazar: MEHMET BAŞAK
Danışman: DOÇ. DR. ÇETİN MUTLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAHID FAROOQ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bitki Koruma Ana Bilim Dalı / Bitki Koruma Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Zararlılar = Pests ; İklim = Climate ; İklim değişikliği = Climate change ; İklim modelleri = Climate models

Özet:
Ekin saparısı [Cephus pygmeus (Linnaeus, 1767)], dünya genelinde buğday verimine olumsuz etkileri olan önemli bir zararlıdır. İklim değişikliğinin farklı zararlı türlerinin dağılımı üzerinde önemli etkileri olması beklenmektedir. Bu çalışma, MaxEnt modelini kullanarak ekin saparısının küresel yaşama ortamı uygunluğunu tahmin etmek için yapılmıştır. Bu zararlı türün küresel dağılış kayıtları GBIF ve çeşitli diğer kaynaklardan toplanmıştır. Zararlının küresel dağılımı ile ilgili kayıtlar farklı veri tabanları ve özellikle GBIF'den alınmış, yanlış kayıtlar silinerek 641 adet kayıt modelde kullanılmıştır.İklim değişkeninin 19 farklı değerleri nihai yayılım kayıtlarından çıkarılmış ve çıkarılan değerler arasındaki korelasyon hesaplanmıştır. Korelasyon değeri >0.70 olan değişkenler elenmiştir. Ancak, modele daha fazla katkı sağlayan ve korelasyon katsayısı >0.70 olan iklim değişkenleri korunmuştur. Toplamda 10 iklim değişkeni (bio3, bio4, bio5, bio6, bio8, bio11, bio13, bio14, bio16 ve bio19), C. pygmeus'un yaşama ortamının mevcut ve gelecekteki iklim koşullarında uygunluğunu tahmin etmek için kullanılmıştır. Ayrıca türün gelecekteki yaşama ortamı uygunluğu, düşük karbon emisyon senaryosu olan SSP1-2.6 ve yüksek karbon emisyon senaryosu olan SSP5-8.5 altında tahmin edilmiştir. Model verilerin %70'inde eğitilmiş ve kalan %30'unda test edilmiştir. Sonuçlar, MaxEnt modelinin bu zararlının habitat uygunluğunu yüksek doğrulukla tahmin ettiğini göstermiştir (ROC = 0.97). Model, Avrupa'nın (Almanya, Fransa, Hollanda ve Belçika), Birleşik Krallık, Türkiye ve Kazakistan'ın mevcut ve gelecekteki iklim koşullarında en uygun alanlara sahip olduğunu tahmin etmiştir. Model, ılıman iklim değişikliği senaryosu altında C. pygmeus'un habitat uygunluğunun sırasıyla 2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 ve 2081-2100 dönemlerinde %6.20, %17.61, %3.28 ve %20.56 oranında azalacağını tahmin etmiştir. Benzer şekilde, şiddetli iklim değişikliği senaryosu altında zararlının habitat uygunluğunun, 2021-2040 döneminde %31.70 ve 2061-2080 döneminde %27.97 oranında azalacağını tahmin etmiştir. Bunu aksine, şiddetli iklim değişikliği senaryosu altında C. pygmeus'un uygun yaşam alanının 2041-2060 döneminde %2.10 ve 2081-2100 döneminde %3.09 oranında artış olabileceği tahmin edilmiştir.
Genel olarak, zararlının uygun yaşam alanı küresel olarak daralacağı, ancak nadiren de olsa popülasyonda bazı kaymalar olabileceği tahmin edilmiştir. Model, Türkiye'nin Güneydoğu kısmının bu zararlı için mevcut ve gelecekteki iklim koşullarında en uygun yaşama ortamına sahip olacağını göstermiştir. Ayrıca model, ekin saparısının yüksek yoğunlukta bir popülasyon düzeyinde kayma yaşamayacağını ortaya koymuştur. Sonuç olarak, bu zararlıya karşı kontrol amaçlı zararlı yönetim stratejilerinin zararlıya en uygun yaşama ortamına sahip alanlarda yoğunlaştırılması gerektiği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Wheat stem sawfly Cephus pygmeus (L.) is a significant pest exerting adverse impacts on wheat yields globally. Global climate changes are mediating changes in the distribution of different pest species resulting in complex pest problems. Predicting the changes in the distribution of pest species through species distribution models and adopting precautionary measures could help in the maangement of range-shifting species. This study predicted the global habitat suitability of wheat stem sawfly (WSS) using maximum entropy (MaxEnt) model. Global occurrence records of the species were gathered from GBIF and various other sources and cleaned resulting in a dataset of 641 occurrence records. The values of 19 bioclim variables were extracted to the final occurrence records and Pearson correlation was computed among the extracted values. The variables with correlation scores >0.70 were eliminated. However, the variables with higher contribution towards the model and correlation coefficient >0.70 were retained. A total of 10 variables (i.e., bio3, bio4, bio5, bio6, bio8, bio11, bio13, bio14, bio16 and bio19) were used to predict the habitat suitability of WSS under current and future climatic conditions. The future habitat suitability of WSS was predicted under two climate change scenarios, i.e., SSP1-2.6 (moderate climate change scenario) and SSP5-8.5 (severe climate change scenario). The model was trained on 70% of the data and tested on the remaining 30%. The results revealed that model predicted the habitat suitability of WSS with high accuracy (ROC = 0.97). The model predicted that Europe (Germany, France, Netherlands, and Belgium), United Kingdom, Turkey and Kazakhstan had the highest suitable areas for the species under current and future climatic conditions. The model indicated that habitat suitability of WSS would be decreased by 6.20%, 17.61%, 3.28%, and 20.56% during 2021-2040, 2041-2060, 2061-2080, and 2081-2100, respectively under moderate climate change scenario. Similarly, habitat suitability will observe a decline by 31.70% during 2021-2040 and 27.97% duing 2061-2080 under severe climate change scenario. Contrastingly, the suitable habitat will observe an increase of 2.10% during 2041-2060 and 3.09% during 2081-2100 under severe climate change scenario. The model predicted that suitable habitat will be contracted globally, while there will be rare niche shifts. The southeastern side of Turkey will have the highest suitable habitat under current and future climatic conditions of the country. The model revealed that the species would not experience dramatic niche shifts. Therefore, management strategies should be concentrated in the areas having the highest suitable habitat.