Refahiye ve Tekçam planlama birimlerinde kanlıca mantarı (Lactarius deliciosus L. Gray)'nın konumsal dağılımının modellenmesi ve haritalanması
Spatial distribution modeling and mapping of a wild mushroom (Lactarius deliciosus L. Gray) in the Refahiye and Tekçam forest planning units
Yazar: DANIELA CEDANO GIRALDO
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA MUMCU KÜÇÜKER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Erzincan-Refahiye = Erzincan-Refahiye ; Habitat = Habitat ; Lactarius deliciosus = Lactarius deliciosus ; Mantarlar = Fungi ; Mikoriza = Mycorrhiza

Özet:
Bu çalışmada, Refahiye ve Tekçam planlama birimlerinde CBS ile entegre istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi aracılığıyla Kanlıca mantarının (Lactarius deliciosus) habitat uygunluğu araştırılmıştır. Bu amaçla, topografya, meşcere yapısı ve iklim olmak üzere farklı ölçeklerde tahmin değişkenleri ve türün varlığı/yokluğu ile ilişkisi analiz edilmiştir. Ilıman iğne yapraklı ormanlarda 173 geçici örnekleme alanı basit bir rastgele örnekleme metoduyla belirlenmiştir. İlgili türün varlığı ve çevresel faktörler arasındaki ampirik ilişkiler, tür dağılım modelleri kullanılarak tanımlanmış ve model başarısı TSS (gerçek beceri istatistiği) ve ROC (karar vericinin etkinliği) eğrisine göre değerlendirilmiştir. Modelleme sonuçları, tüm modellerin %80'in üzerinde toplam doğruluk değerleri vermesine karşın, makine öğrenimi modellerinin istatistiksel modellerden biraz daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Random forests (RF) modeli, en yüksek ROC (0,96) ve TSS (0,91) değerleriyle en hassas ve spesifik performansı gösterdiği için en iyi modelleme yöntemi olarak tanımlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, L. deliciosus sıcaklık, yağış ve güneş radyasyonun yıllar arası değişimlerinden ve orman kapalılığı gibi meşcere değişkenlerindeki etkilenen bir türdür. Ayrıca, bu yöntemler diğer ODOÜ'lerin konumsal dağılımını tahmin etmek için değerli araçlardır ve sürdürülebilir amenajman planlarının hazırlanması için bir temel altlık olarak kullanılabilir.

Abstract:
In this study, habitat suitability for the Saffron milk-cap mushroom (Lactarius deliciosus) was investigated through GIS-integrated statistical and machine learning methods in the Refahiye and Tekçam planning units. For this purpose, the relationships between predictive variables at different scales, such as topography, stand structure, and climate, and the presence/absence of the species were analyzed. 173 temporary sampling plots in temperate coniferous forests were determined by a simple random sampling method. Empirical relationships between the presence of the relevant species and environmental factors were defined using species distribution models. The model success was evaluated according to the TSS (True Skill Statistics) and ROC curve (Receiver Operating Characteristic curve). The modeling results indicated that the machine learning models performed slightly better than the statistical ones, however, all the models obtained total accuracy values greater than 80%. The random forests (RF) model was the most sensitive and specific with the highest values of ROC (0.96) and TSS (0.91), thus identifying it as the best modeling method. According to the results, L. deliciosus is a species highly affected by interannual variations in temperature, precipitation, solar radiation, and stand variables such as canopy closure. Furthermore, these methods can be valuable tools for predicting the distribution of other NWFPs and serve as a basis for elaborating sustainable management plans.