Mor Çiçekli Ormangülünün (Rhododendron ponticum L.) günümüz ve gelecekteki iklim koşullarına göre yayılış alanlarının modellenmesi
Künye
Örücü, Ö , Gülçin, D , Özçifçi, İ , Arslan, E . (2021). Mor Çiçekli Ormangülünün (Rhododendron ponticum L.) günümüz ve gelecekteki iklim koşullarına göre yayılış alanlarının modellenmesi . Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi , 22 (1) , 26-41 . DOI: 10.17474/artvinofd.834174Özet
Bu çalışmanın amacı mor çiçekli orman gülü Rhodendron ponticum L. 'nin maximum entropi
algoritması kullanılarak günümüz ve gelecek potansiyel yayılış alanlarının iklim senaryolarına göre
modellenmesidir. İki aşamalı olarak yürütülen bu çalışmanın birinci aşamasında R. ponticum L.’nin
çalışma alanı (Türkiye, Gürcistan ve Rusya sınırları) içerisindeki yayılışını temsil eden örnek noktalara
ait (presence data) veriler ve biyoklimatik değişkenler kullanılmıştır. Yüksek korelasyonu ve çoklu
doğrusallığı önlemek amacıyla, Worldclim 2.1 versiyonu 2.5 dakika (yaklaşık 20 km2
) konumsal
çözünürlükteki 19 biyoklimatik değişken Pearson Korelasyon analizi yapılarak 8 değişkene
indirgenmiştir. İkinci aşamada ise türün yayılış alanlarının iklim değişiminden nasıl etkileneceğini
belirlemek için CMIP6 modellerinden olan CNRM-CM6-1 iklim değişikliği modeli kullanılmış, SSP2 4.5
ve SSP5 8.5’e senaryolarına göre 2041-2060 ve 2081-2100 periyotlarına ait potansiyel yayılış alanı
MaxEnt 3.4.1 programı kullanılarak modellenmiştir. Ayrıca, tür için tahmin edilen günümüz ve
gelecekteki potansiyel yayılış alanları arasındaki alansal ve konumsal farklar, değişim analizi ile ortaya
konulmuştur. Sonuçta, R. ponticum L.’nin potansiyel yayılış alanlarına göre üretilen bilginin teoriden
pratiğe dönüşmesindeki temel faydalar sürdürülebilir peyzaj yönetimi kapsamında tartışılmıştır. This study aims to model the present and future potential distribution of Rhododendron ponticum L.
species according to diverse climate scenarios using maximum entropy. Carried out in two stages, the
present study utilized presence data representing natural distribution of R. ponticum L. species in
Turkey, Georgia, and Russia. In the first stage, we determined variables of the climate models and
focused on 19 bioclimatic variables (in 2.5 minute, or approximately 20 km2
, spatial resolution in
Wordclim version 2.1) obtained for presence data from sample points. In order to prevent from high
correlation and multi-collinearity, bioclimatic variables were reduced to 8 variables by performing
Pearson correlation analysis. In the second stage, CNRM-CM6-1 climate change model, which is one of
the CMIP6 models, was used to determine how the distribution areas of the species will be affected by
climate change. Within this scope, the potential distribution areas of the species under the SSP2 4.5
and SSP5 8.5 scenarios in the periods 2041-2060 and 2081-2100 were modelled by means of the MaxEnt
3.4.1 software. Furthermore, spatial differences between the present and future potential distribution
of the species were assessed by change analysis. In conclusion, this study suggested using produced
knowledge and transforming them from theory to practice for underpinning sustainable landscape
management.