Doğal Ekosistemlerde Tür Dağılım Haritalanması ve Örnekleri
Full text
DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Editörler Ahmet MERT Ahmet ACARER Lyon 2025
DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Editörler Ahmet MERT Ahmet ACARER Lyon 2025
Doğal Ekosistemlerde Tür Dağılım Haritalaması ve Örnekleri Editors • Prof. Dr. Ahmet MERT • Orcid: 0000-0001-6859-0308 • Asst. Prof. Dr. Ahmet ACARER • Orcid: 0000-0003-0864-7880 Cover Design • Motion Graphics Book Layout • Motion Graphics First Published • October 2025, Lyon e-ISBN: 978-2-38236-940-1 DOI: 10.5281/zenodo.17409122 copyright © 2025 by Livre de Lyon All rights reserved. No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, or otherwise, without prior written permission from the Publisher. The author or authors of the relevant section are responsible for any copyright infringement that may occur due to the images and graphics used in the book. The editor or publisher does not assume responsibility in this regard. Publisher • Livre de Lyon Address • 37 rue marietton, 69009, Lyon France website • http://www.livredelyon.com e-mail • [email protected]
I ÖNSÖZ Tür dağılımı, canlı türlerinin belirli bir coğrafi alandaki varlık, bolluk ve ekolojik ilişkilerinin mekansal örüntüsünü ifade etmektedir. Doğal ekosistemlerin yapısını, işleyişini ve sürdürülebilirliğini anlamada temel bir bileşen olan tür dağılımı, hem ekolojik araştırmalar hem de koruma planlamaları açısından büyük önem taşımaktadır. Türlerin çevresel faktörlerle etkileşimlerinin modellenmesi, gelecekteki iklim senaryoları altında potansiyel dağılım alanlarının öngörülmesine olanak sağlamaktadır. Bu süreçte oluşturulan tür dağılım haritaları, ekosistem hizmetlerinin belirlenmesinden biyolojik çeşitliliğin korunmasına, habitat restorasyonu ve arazi kullanımı planlamasından endemik veya tehdit altındaki türlerin izlenmesi gibi farklı amaçlar için tercih edilmketedir. Bu kitap, tür dağılım modellemesi alanında teorik altyapıyı ve metodolojik yenilikleri disiplinler arası bir yaklaşımla bir araya getirerek, ekosistemler ile tür dağılımının bilimsel analizine ve haritalanmasının ekolojik yönetim açısından taşıdığı değere ışık tutmayı amaçlamaktadır. 9 bölümden oluşan kitap Doğal ekosistemlerdeki türlerin mekânsal ilişkilerini bütüncül bir bakış açısıyla değerlendirmeyi amaçlamaktadır. İlk bölümde, modelleme yaklaşımlarının bilimsel evrimi, kullanılan veri türleri, algoritmalar ve güncel uygulama araçlarını detaylı bir şekilde ele alarak tür dağılım çalışmalarına sağlam bir teorik zemin sunulmaktadır. İkinci bölümde ise doğal ekosistemlerdeki farklı organizma gruplarına odaklanarak, modellemenin biyolojik çeşitliliğe nasıl entegre edilebileceğini ve likenlerin çevresel göstergeler olarak nasıl değerlendirilebileceğini ortaya koymaktadır. Üçüncü bölümde ise, doğal ekosistemlerdeki kuş türlerinin sadece dağılımlarını değil, aynı zamanda işlevsel rollerini de dikkate alarak çok boyutlu analizlerin yolunu açmaktadır. Dördüncü bölüm kuş türlerinin bu çok boyutlu analiz yaklaşımı genişletirelerek kuş türlerinin ekosistem hizmetlerine sağladıkları katkılar mekânsal dağılımı
II DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ hakında değerlendirmektedir. Beşinci bölümde Türkiye’nin asli ağaç türlerinden birisi olan meşe tür dağılımı üzerindeki abiyotik faktörleri analiz etmektedir. Altıncı bölüm Karamuk bitki türünün lokal ölçekte spesifik türlerin habitat gereksinimlerinin ve gelecek projeksiyonlarının ortaya konmasına örnek teşkil etmektedir. Yedinci bölüm ise, ekonomik değeri olan ve odun dışı orman ürünü niteliğindeki Ayıfındığı (Styrax officinalis) türünün sürdürülebilir doğal kaynak yönetimi açısından taşıdığı stratejik rolü vurgulamaktadır. Sekizinci bölüm tıbbi aromatik bitki türü olan Yabani Nane (Mentha longifolia) türünün hem ekolojik hem de ekonomik açıdan uygun habitatlarının belirlenmesine katkı sağlanmaktadır. Kitabın son bölümünde ise, Sarı kantaron (Hypericum perforatum) bitki türünün dağılımı üzerindeki iklim değişikliğinin öngörülebilir etkilerini analiz ederek, geleceğe yönelik koruma ve kullanım stratejilerine yön göstermektedir. Bu kitap, tür dağılım modellemesi alanındaki kavramsal, metodolojik ve uygulamalı çalışmaları bir araya getirerek, hem akademik literatüre hem de saha uygulamalarına önemli bir katkı sunmaktadır. Disiplinler arası yaklaşımıyla sadece ekoloji ve biyocoğrafya alanında çalışan araştırmacılara değil, aynı zamanda doğa koruma, arazi planlaması, ormancılık ve çevre yönetimi gibi farklı uzmanlık alanlarına da rehberlik edecek niteliktedir. Farklı tür gruplarına ve coğrafi ölçeklere odaklanan bölümler aracılığıyla, ekosistemlerin sürdürülebilir yönetimi için bilim temelli karar alma süreçlerine veri ve perspektif sağlamayı hedeflemektedir. Bu yönüyle kitap, hem bilimsel bilgi üretimi hem de doğa temelli çözümlerin geliştirilmesi açısından değerli bir kaynak niteliğindedir. Editörler Prof. Dr. Ahmet MERT Dr. Öğr. Üyesi Ahmet ACARER
III İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ I BÖLÜM I. TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE METODOLOJİK GELİŞMELER 1 Ebru GÜL & Melda DÖLARSLAN BÖLÜM II. LİKEN TEMELLİ TÜR DAĞILIM HARİTALARI: EKOSİSTEMLERDE MEKANSAL MODELLEME YAKLAŞIMLARI 29 Esra Özge AYGÜL BÖLÜM III. KUŞLARDAKİ FONKSİYONEL KARAKTERLERİN TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KULLANIM 47 HalilSÜEL&GülşahYILMAZ&OğuzhanERFİDAN BÖLÜM IV. TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI 69 HALİLSÜEL&EMRAHTAGİERTUĞRUL& DOĞANAKDEMİR BÖLÜM V. MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 91 NazlıÖĞÜT&AliŞENOL BÖLÜM VI. BERBERIS CRATAEGINA DC’NIN EKOLOJİK NİŞİ VE GELECEĞE YÖNELİK DAĞILIM MODELLEMESİ: EĞİRDİR-YUKARIGÖKDERE YÖRESİ 115 MehmetGüvençNEGİZ&OğuzhanERFİDAN
IV DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ BÖLÜM VII. ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ OLARAK STYRAX OFFICINALIS L.’NİN POTANSİYEL DAĞILIM MODELLEMESİ VE HARİTALAMASI 125 AyşegülTEKEŞDÜDÜKÇÜ&MeralDOĞAN BÖLÜM VIII. TIBBİ-AROMATİK BİTKİ TÜRÜ OLAN YABANİ 143 NANE (MENTHA LONGIFOLIA L.)’NİN POTANSİYEL DAĞILIM MODELLEMESİ MeralDOĞAN &AyşegülTEKEŞDÜDÜKÇÜ BÖLÜM IX. AYDIN DAĞLARI YÖRESİ’NDE ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ NİTELİĞİNE SAHİP HYPERİCUM PERFORATUM L. TÜRÜNÜN İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ SENARYOLARINA GÖRE POTANSİYEL DAĞILIM MODELLEMESİ 161 AslanMERDİN&SerkanGÜLSOY
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 7 Tablo 1. Tür dağılım modellemesinde veri türleri Veri türü Tanım Tipik kaynaklar Uygun model/çerçeve Varlık (presence) Türün belirli yer/ zamanda gözlendiğini gösterir. Müze/herbaryum; yurttaş bilimi (iNaturalist, eBird); proje arazi çalışmaları, literatür derlemeleri. MaxEnt, Nokta-süreç (IPP); pseudo-absence ile GLM/GAM/RF/ BRT. Yokluk (absence) Belirli yer/zamanda türün bulunmadığını gösterir (standart örnekleme ile). Standart anketler, izleme ağları (çaba bilgisi olan). GLM/GAM; RF/ BRT; SVM/XGBoost; kalibrasyon/PR-AUC için ideal. Pseudo-absence / Arka plan Varlık verisini ayrımcı modellere çevirmek için negatif örneklerin sentetik seçimi. Model içi üretim (M alanı içinde); hedefgrup kayıtları. GLM/GAM/RF/BRT; MaxEnt için arka plan. İşgal–tespit (occupancy– detection) Aynı birimde tekrarlı ziyaretlerle “görüldü/ görülmedi” (p<1). Tasarımlı izleme programları; akustik/ kapana dayalı diziler. Occupancy (ψ,p); çok mevsimli/dinamik işgal; çok yöntemli (multi-method). Bolluk / sayım Birey sayısı/yoğunluk; CPUE vb. Transek/ nokta sayımı; tuzak verimi; balıkçılık istatistikleri. N-mixture; ZIP/ ZI-GAM; hurdle; sayım-GAM. Kontrol listeleri (complete) Bir ziyarette tüm türler raporlanır; raporlanmayanlar 0 sayılabilir. eBird vb. platformlarda “complete” listeler; atlas çalışmaları. İşgal/deteksiyon; çaba kovaryatlı GLM/GAM. Sensör tabanlı (eDNA/akustik/ kamera) Dolaylı tespit (DNA izleri, çağrılar, görüntü). Çevresel DNA örnekleri; pasif akustik; kamera tuzak ağları. Occupancy; yanlış pozitif modelleri; çok yöntemli çerçeveler. Menzil çokgenleri / uzman haritaları Tür menzili poligonları (IUCN vb.). Atlaslar; uzman çizimleri; literatür sentezleri. Maskeleme/kısıtlama; ön bilgi; kaba ölçek TDM. Zaman serisi / mevsimsellik Yinelenen gözlemler; mevsimsel/dinamik çevresel katmanlarla eşleşme. Uzun soluklu izleme; uydu zaman serileri (NDVI, LST). Dinamik TDM; çok mevsimli işgal, fenoloji-duyarlı modeller.
8 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Tablo 2. Tür dağılım modellemesinde veri türlerinin değerlendirilmesi Veri türü Güçlü yönler Risk/önyargı İyi uygulama notu Varlık (presence) Geniş uzamsal kapsama, tarihsel derinlik. Erişilebilirlik ve çekicilik önyargısı; taksonomik/ koordinat hataları. Kayıt temizliği, thinning; target-group background / bias raster; zaman damgası ve konum belirsizliğini sakla. Yokluk (absence) Güçlü değerlendirme ve kalibrasyon; keskin çevresel tepki. “Gerçek yokluk” ≠ “tespit edilemeyen varlık”; yanlış yokluk metrikleri bozar. Tekrarlı ziyaret; çaba ve hava/operatör kovaryatlarını topla ve modele ekle. Pseudo-absence / Arka plan Esnek ve hızlı; varlık verisini genelleştirir. Aşırı dar/geniş M seçiminde yanlılık; yanlış prevalence ayarı. M’yi biyocoğrafik gerekçeyle tanımla; çevresel uzaklaştırma/ hedef-grup stratejilerini raporla; duyarlılık analizi yap. İşgal–tespit (occupancy– detection) Tespit edilebilirlik yanlılığını ayrıştırır; kriptik türlerde güvenilir. Saha maliyeti; tasarım gereksinimi. Ziyaret sayısı ≥3; p’yi etkileyen kovaryatları (süre, saat, ekipman) topla. Bolluk / sayım Yönetim için doğrudan karar girdisi. Uygunluk ≠ bolluk; sıfır-enflasyon; p<1. Çaba kovaryatları ve tespit modellemesi; kalibrasyon eğrileri (obs vs. pred). Kontrol listeleri (complete) Çaba metaverisi zengin; geniş uzay– zaman kapsamı. Tamlık sağlanmazsa sahte yokluk. Yalnız “complete” işaretlileri 0-doldurmada kullan; süre/mesafe gibi çabayı modele koy. Sensör tabanlı (eDNA/akustik/ kamera) Kriptik/gececil türlerde yüksek duyarlılık. Yanlış pozitif/negatif; laboratuvar/algoritma eşikleri. Pozitif/negatif kontroller; Ct/eşik raporu; yanlışpozitif terimli modeller. Menzil çokgenleri / uzman haritaları Hızlı ön bilgi, politika diline uygun. Aşırı genelleme; tarihsel sınırlar. Nokta verilerle tutarlılığı kontrol et; belirsizlikle raporla. Zaman serisi / mevsimsellik Zamansal değişimi yakalar; iklim etkilerini sınar. Eş-zamanlılık sağlanmazsa yanlılık. Kayıt tarihi ↔ çevresel pencere eşleştirmesi; mevsimsel katman kullan.
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 9 Yoklukverileri(absence), türün belirli bir yer ve zamanda bulunmadığını ifade eder; fakat bu bilgi, yalnızca örnekleme tasarımı “yokluk” çıkarımını meşru kıldığında anlamlıdır. Standart protokollü anketler, aynı çabanın farklı alanlara eşit dağıtıldığı izleme ağları ve yeterli arama süresi/yoğunluğu raporlanan çalışmalar yokluk bilgisini destekler. Bu veri türü, GLM/GAM gibi istatistiksel ve RF/BRT gibi makine öğrenmesi tabanlı ayrımcı modellerde güçlü kalibrasyon ve değerlendirme (AUC, TSS, PR-AUC) zemini sağlar. Ancak yanlış yokluk yani aslında var olan fakat tespit edilemeyen bireylerin “0” olarak kodlanması sınıflandırma sınırını kaydırır, değişken önemlerini çarpıtır ve modelin kalibrasyonunu bozar. Bu nedenle yokluk verisi kullanıldığında tespit olasılığını etkileyen kovaryatların (saha süresi, gözlemci, hava durumu vb.) kaydı ve mümkünse tekrarlı ziyaretler kritik önemdedir (Costa et al., 2018; Ralston et al., 2016). Pseudo-absencevearkaplan(background)seçimi, yalnız varlık verisini ayrımcı modellere dönüştürmenin ya da karşılaştırma evrenini tanımlamanın anahtarıdır. Burada üç temel yaklaşım öne çıkar: (i) Erişilebilir alan (M) içinde rastgele örnekleme; (ii) varlıkların kapladığı çevresel kümeden uzaklaştırılmış (environmentally distant) noktalar seçmek; (iii) hedef-grup tabanlı seçim ile örnekleme önyargısını bilinçli şekilde taklit etmek. M’nin ekolojik–biyocoğrafik gerekçeyle tanımı özellikle belirleyicidir; aşırı geniş M çevresel sinyali seyreltip “her yerde azıcık uygun” sonuçları üretirken, aşırı dar M modelin başka alanlara transfer kabiliyetini düşürür. Pseudo-absence sayısı ve sınıf oranı (prevalence) da hem öğrenme dinamiklerini hem de doğrulama metriklerini etkiler; bu seçimlerin raporlanması, sonuçların tekrarlanabilirliği açısından zorunludur (Costa et al., 2018). İşgal–tespitverileri(occupancy–detection), aynı konumların birden fazla ziyarette “görüldü/görülmedi” şeklinde kaydedilmesine dayanır. Bu tasarım, tespit edilebilirliğin 1’den küçük olabileceğini kabul ederek gözlemi iki süreç olarak ayrıştırır: gerçek işgal (ψ) ve tespit (p). Sonuç olarak, “tespit edilemeyen varlık” ile “gerçek yokluk” karışmaz; özellikle seyrek ya da kriptik türlerde bu ayrım büyük fark yaratır. İşgal modelleri, klasik TDM çıktılarının ötesine geçerek “var olma olasılığı”na ilişkin daha doğrudan bir yorum sunar; ancak tekrarlı örnekleme gerektirdiği için saha maliyeti yüksektir. Yine de, yokluk doğrulamasının zayıf olduğu sistemlerde, bu çerçeve model güvenilirliğini kayda değer biçimde artırır (Ralston et al., 2016). Bolluk/sayımverileri, türlerin yalnızca var olup olmadığını değil, birim alandaki birey sayısını ya da yakalanma çabası başına düşen birey sayısını
10 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ (CPUE) verir. Yönetim ve hasat planlamasında karar vericinin doğrudan ihtiyaç duyduğu çıktılara yakındır. Ancak “uygunluk yüksekse bolluk da yüksektir” varsayımı her zaman geçerli değildir; çevresel uygunluk, demografik süreçler ve türler arası etkileşimler tarafından modüle edilir. Bu nedenle sıfır-enflasyonlu dağılımlar, çaba kovaryatları ve tespit p’si göz önüne alınarak sayım modelleri (ör. zero-inflated, hurdle, N-mixture) tercih edilmelidir. Aksi halde TDM’nin “potansiyel dağılım” mantığı ile gözlenen yoğunluk arasındaki kopukluk, uygulamada yanlış önceliklendirmelere yol açabilir (Costa et al., 2018). Kontrollisteleri(completechecklists), gözlemcilerin bir ziyarette tespit ettikleri tüm türleri raporladığı veri yapılarıdır. Bu format, raporlanmayan türlerin aynı ziyarette “0” olarak işaretlenmesine imkân tanır ve örnekleme çabası (süre, mesafe, yöntem) gibi yardımcı metaverilerle birlikte değerlendirildiğinde hem işgal hem de klasik ayrımcı modellere güçlü bir çerçeve sağlar. Ancak “tam liste” niteliği sağlanmadığında sahte yokluk üretme riski vardır; bu nedenle yalnızca “complete” işaretli kayıtların 0-doldurması için kullanılması ve çaba kovaryatlarının açıkça modele konması önerilir (Ralston et al., 2016). Sensörtabanlıveriler—çevreselDNA(eDNA), pasif akustik sensörler ve kamera tuzakları—özellikle kriptik, gececil ya da düşük yoğunluklu türlerde tespit duyarlılığını artırır. Bu veriler işgal–tespit çerçevesine doğrudan oturur; zira yanlış negatif ve hatta bazı durumlarda yanlış pozitif üretme riskleri (laboratuvar kontaminasyonu, tür çağrılarının karışması, tetiklenme hataları) açıkça modellenebilir. Bu yaklaşım, geleneksel TDM’ye kıyasla daha pahalı saha ve laboratuvar süreçleri gerektirse de, tespit belirsizliğini azaltarak dağılım tahminlerinin güven aralığını daraltır (Costa et al., 2018). Menzil çokgenleri ve uzman haritaları (örneğin IUCN menzil haritaları) nokta çözünürlüğünde eğitim verisi olarak değil, çoğunlukla maskeleme (çalışma alanının kısıtlanması), erişilebilir alanın (M) ön-tanımı veya sonuçların politik/uzamsal birimlere aktarımı için yararlıdır. Bu haritalar, tarihsel bilgi ve uzman yargısını içerdiğinden kaba ölçekte yön gösterir; ancak “keskin sınırlar” yanılsaması yaratabilir. Bu nedenle, nokta kayıtlarıyla tutarlılık kontrolü ve gerekirse sınırların belirsizlikle birlikte raporlanması gerekir (Ralston et al., 2016). Son olarak zaman serisi verileri, TDM’nin yalın “statik harita” anlayışını dinamik bir çerçeveye taşır. Aynı noktalarda yinelenen gözlemler ya da mevsimsel/aylık uzaktan algılama katmanları (ör. NDVI, yüzey sıcaklığı) ile eşleştirilen kayıtlar, dağılımın yıl içindeki kaymalarını ve çok yıllı eğilimlerini görünür kılar. Bu yaklaşım, iklim değişikliği ve ekstrem olayların etkisini sınamak için elverişlidir; ancak eş-zamanlılık (kayıtların tarihi ile çevresel katmanların üretim periyodu) titizlikle sağlanmadığında, model çevresel
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 11 sürücüyü yanlış dönemde “okuyarak” yanlı sonuç üretebilir (Costa et al., 2018; Acarer, 2024a; Acarer, 2024b; Düdükçü and Acarer, 2025; Kaya et al., 2025). Bu tabloyu tamamlayan yardımcı metaveri (örnekleme çabası, gözlemci kimliği, yöntem, koordinat belirsizliği, taksonomik otorite ve lisans/etik koşullar) neredeyse her veri türü için belirleyicidir. Metaveri olmadan tespit olasılığını veya örnekleme önyargısını düzeltmek çoğu kez mümkün değildir; bu durumda istisnai görünen sonuçlar aslında veri toplama sürecinin izlerini yansıtıyor olabilir. Dolayısıyla, veri türü ne olursa olsun, temizlik–uyumlandırma– belgeleme üçlüsü tür dağılım modellemesinin güvenilir omurgasını oluşturur (Costa et al., 2018; Ralston et al., 2016; Valencia‐Rodríguez et al., 2021). 3.2.Çevreselveritürlerivekaynakları İklim verileri (sıcaklık, yağış, mevsimsellik, uç değerler): İklim değişkenleri ENM ve TDM’lerde başat değişkenlerdır ve tür dağılımlarının birincil belirleyicileri olarak sürekli biçimde tanımlanır. Uç değerler ve mevsimsel örüntüler, varlık üzerindeki ekolojik kısıtları somutlaştırır (Ahmadi et al., 2021; Yu et al., 2021; Etherington et al., 2022; Etges et al., 2022). İstilacı ya da aktarılmış/introduce edilmiş tür aralıklarında, iklim verileri projeksiyonların transfer edilebilirliği ve niş işgali açısından kritik rol oynar (Atwater and Barney, 2021; Liu et al., 2020). Arazi kullanımı/arazi örtüsü (LULC) verileri: LULC veri setleri habitat tiplerini ve antropojenik değişimleri tanımlar; habitat bağımlı türlerin dağılımlarının modellenmesinde ya da arazi kullanım değişimi senaryoları altında tarihsel ve geleceğe dönük aralık kaymalarının yeniden kurgulanmasında önemli değişkenlerdır (Rocha et al., 2021; Acarer and Mert 2025). Sürekli LULC verileri, ekolojik niş modellemesi ve TDM’lerde değişken olarak sıklıkla kullanılır (Rocha et al., 2021). Edafik(toprak)veriler: Toprak özellikleri ve edafik değişkenler, özellikle dağılımları toprak koşulları tarafından güçlü biçimde kısıtlanan taksonlar için niş farklılaşmasını açıklamak üzere iklim değişkenlerının yanında modele dâhil edilir. Edafik verilerin eklenmesi model doğruluğunu ve ekolojik gerçekçiliği artırır (Oliveira et al., 2025). Uzaktan algılamadan türetilen bitki örtüsü/habitat betimleyicileri: Uydu görüntülerinden türetilen metrik ve indeksler, habitat yapısını, üretkenliği ve mevsimselliği yakalayan değerli değişkenlerdır. Bu ürünler, özellikle geniş bitki örtüsüne sahip bölgelerde ya da yer tabanlı verilerin sınırlı olduğu durumlarda TDM ve niş modellerinde giderek daha fazla kullanılmaktadır (Deneu et al., 2021).
12 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ 3.3.Veritürleriiçinzamansalvemekânsalhususlar Zamansalçözünürlükvedurağanolmama(non-stationarity): Ekolojik nişlerdeki zamansal dinamikler (örn. niş kaymaları, iklim değişikliğine hızlı tepkiler) TDM’lerdeki niş korunumu varsayımına meydan okur. Son çalışmalar, dağılımların zaman ve mekânda projekte edilmesinde olası niş kaymaları ve durağan olmamanın hesaba katılmasının gerekliliğini vurgular (Román-Palacios and Wiens, 2020; Xu et al., 2025; Carbeck et al., 2021; Atwater and Barney, 2021). Gözlem kayıtlarıyla çevresel değişken veriler arasında zamansal uyumun sağlanması, özellikle geriye dönük/ileriye dönük projeksiyonlarda ve hızlı çevresel değişim yaşayan sistemlerde önemlidir (Román-Palacios and Wiens, 2020; Carbeck et al., 2021). Mekânsal transfer edilebilirlik ve örnekleme önyargıları: TDM’lerin zaman ve mekân boyunca transfer edilebilirliği, örnekleme önyargıları ve yerli–istilacı aralıklar arasındaki ekolojik farklılıklar tarafından sınırlanır. Gözlem verilerindeki önyargıların nicelenmesi ve giderilmesi ile model transfer edilebilirliğinin titizlikle değerlendirilmesi, yeni çevresel senaryolarda ya da iklim değişikliği altında sağlam öngörüler için gereklidir (Baker et al., 2022; Liu et al., 2020). 3.4.Veribütünleştirmevemodellemesonuçları Gözlemler–çevre arasındaki korelatif ilişki: TDM’ler, gözlemlenen tür varlıklarını çevresel koşullarla ilişkilendirerek peyzaj genelinde uygunluk tahmin eden özünde korelâtif çerçevelerdir. Yaklaşımın etkililiği hem gözlem verisinin hem de çevresel değişkenlerin mevcudiyeti ve kalitesine bağlıdır; bu durum, koruma planlaması ve istilacı tür risk değerlendirmesinde kullanılan çoğu ENM ve TDM’nin temelini oluşturur (Baker et al., 2022; Muscatello et al., 2021). Çok ölçekli ve çok değişkenli modelleme: Ekolojik nişler doğası gereği çok boyutludur; bu nedenle, model gerçekçiliğini artırmak için ekolojik açıdan anlamlı mekânsal ve zamansal ölçeklerde çoklu çevresel değişkenlerin dâhil edilmesi gerekir. Literatür, aşırı uyumu önlemek ve yorumlanabilirliği korurken niş karmaşıklığını yeterince temsil etmek için değişken seçimi ve çözünürlüğü dengede tutmanın önemini vurgular (Deneu et al., 2021; Yu et al., 2021; Dansereau and Poisot, 2021). Veri kökeni ve erişilebilirlik: Güncel TDM iş akışları, gözlem kayıtlarını iklim ve arazi örtüsü veri setleriyle birleştiren bütünleşik çerçevelere dayanır; bu genellikle çevresel rasterların, nokta tabanlı gözlemlerin ve CBS koordinatlarının
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 13 kusursuz bir biçimde kaynaştırılmasını gerektirir. Bu tür bütünleştirmeyi kolaylaştıran yazılım platformları (örn. SimpleTDMLayers.jl, GBIF.jl), etkili TDM uygulamaları için gerekli pratik veri altyapısını örnekler (Dansereau and Poisot, 2021). 3.5.Veritürleriveçevreselverininrolüneilişkinkanıtadayalısentez Literatür TDM’lerde iki temel veri bileşenini tutarlı biçimde tanımlar: tür gözlem verisi ve çevresel değişken veriler (iklim, edafik ve arazi örtüsü değişkenleri). Gözlem verileri modelin yanıtını oluştururken, çevresel veriler nişi karakterize eden kovaryatları sağlar ve potansiyel dağılımları belirler (Baker et al., 2022; Yu et al., 2021; Dansereau and Poisot, 2021; Pili et al., 2020; Liu et al., 2020). İklim değişkenleri (uçlar, mevsimsellik, ortalamalar) gerçekleşmiş nişi sınırlayan ve taksonlar ile bölgeler arasında dağılım örüntülerini yönlendiren güçlü değişkenler olarak yinelenen biçimde öne çıkar; MaxEnt ve ilgili yaklaşımlarla iklim odaklı dağılımları modelleyen çok sayıda vaka çalışmasında bu durum açıkça gösterilmiştir (Ahmadi et al., 2021; Yu et al., 2021; Etherington et al., 2022; Etges et al., 2022; Atwater and Barney, 2021). Arazi kullanımı/örtüsü ve edafik veriler, özellikle habitat bağımlı türler ve hızlı antropojenik değişime maruz kalan peyzajlarda, habitat kalitesini ve erişilebilirliğini yansıtan tamamlayıcı değişkenler olarak geniş ölçüde kabul görmektedir. Bu veri türleri, iklim değişkenlerini tamamlayarak TDM performansını ve ekolojik gerçekçiliği artırır (Rocha et al., 2021; Oliveira et al., 2025). TDM’lerin sınırlılıkları zaman ve mekân boyunca niş kaymaları, durağan olmama ve transfer edilebilirlik sorunları iyi belgelidir. Bu meseleler, iklim değişikliği ve biyolojik istilalar senaryoları altında projeksiyonların güvenilirliğini artırmak amacıyla niş dinamiklerinin ve iklim dışı süreçlerin modelleme çerçevelerine entegrasyonunu teşvik etmektedir (Román-Palacios and Wiens, 2020; Xu et al., 2025; Carbeck et al., 2021; Atwater and Barney, 2021). 4. MODELLEME YAKLAŞIMI Matematiksel modelleme ve hesaplamalı yaklaşımlar, belirsizliği yönetmek, mekân–zaman boyutunu temsil etmek ve gerçek dünya problemlerini açıklamak için kullanılır. Bu çerçevede istatistiksel yöntemler (GLM, GAM) klasik regresyonu esneterek doğrusal olmayan tepkileri ve korelasyon yapısını modellemeye imkân tanır (Erdem et al., 2017; Güç and Baki, 2016; Deriş,
14 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ 2004). Literatür, model sınıflandırmalarının yüzeysel kalabildiğini ve bağlama duyarlı, çok boyutlu bir taksonomiye ihtiyaç olduğunu vurgular (Güç and Baki, 2016; Aztekin and Şener, 2015). Bu bağlam, bu projede üç ana ekseni temel alır: istatistiksel modeller, makine öğrenmesi (ML) ve süreç-temelli/mekanistik modeller; bunları ensemble yaklaşımlar tamamlar. 4.1.İstatistikselyöntemler(GLM,GAMvb.) GLM/GAM, değişkenler arası doğrusal ve esnek (spline) ilişkileri modelleyerek TDM’de tür–çevre tepkilerini kestirmede temel referans çerçevedir. Zaman serisi ve mekânsal veriyle birlikte kullanıldığında mevsimsellik, trend ve otokorelasyonu işleyebilir; pek çok karşılaştırmalı çalışmada baz model olarak yer alır (Erdem et al., 2017; Deriş, 2004; Aztekin and Şener, 2015). Bununla birlikte, değişken seçimi/kolinearite ve ekstrapolasyon riskleri açıkça raporlanmalı; gerekirse diğer yaklaşımlarla hibritlenmelidir (Ulusoy et al., 2024). 4.2.Makineöğrenmesiyöntemleri(MaxEnt,RandomForest,BRTvb.) ML, yüksek boyutlu ve karmaşık ilişkileri yakalamada güçlüdür. MaxEnt (varlık-yalnız), Random Forest ve BRT gibi yöntemler TDM’de yaygın kullanılır; değişken etkileşimlerini ve doğrusal olmayan tepkileri esnek biçimde öğrenir (Akbaş, 2022; Liu et al., 2022). Birden çok algoritmayı birleştiren ensemble stratejileri genellenebilirliği artırıp belirsizliği azaltabilir. Ancak yorumlanabilirlik ve transfer edilebilirlik (yeni iklimlerde) dikkatle sınanmalı; mekânsal bloklu CV ve PR-AUC gibi amaç-uyumlu metrikler raporlanmalıdır (Güç and Baki, 2016; Akbaş, 2022). 4.3.Süreç-temelli(mekanistik)modeller Mekanistik modeller, fizyolojik tolerans, enerji/su dengesi, kaynak sınırlamaları, yayılım ve demografi gibi süreçleri açıkça temsil eder. Bu sayede yeni/gelecek iklimlerde ekstrapolasyon gerçekçiliği artabilir. Çevresel akış, radyasyon, orman dinamikleri gibi alanlardan gelen teknikler TDM’de fizyoloji ve yayılım modülleriyle bütünleştirilebilir (Arseven and Çınar, 2023; Çelik and Zorba, 2019; Ercanlı et al., 2014). Mekanistik parametre gereksinimi yüksektir; bu yüzden veri-yoğun sistemlerde değer üretir. Hibrit çerçeveler (mekanistik + ML/GLM) uygulamada yaygın bir uzlaşmadır (Çınaroğlu, 2017; Polat, 2018). 4.4.Ensemble(birleşik)yaklaşımlar Ensemble modeller farklı yöntemlerin çıktısını birleştirerek daha istikrarlı ve karar-uyumlu öngörüler üretir; yöntemsel belirsizliği niceler (Erdem
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 15 et al., 2017; Akbaş, 2022; Liu et al., 2022). TDM’de bu; GLM/GAM, RF/ BRT ve MaxEnt’in bir arada kullanımı, senaryo çeşitliliği (iklim/LULC) ve ekstrapolasyon denetimleri (ör. MESS) ile desteklenir. Mekânsal ölçeklerde (mahalle–havza) birleştirme, yerel önyargıları dengeleyebilir. Uygulamanotları(TDM’ebağlanan) · Veri uyumu: Gözlem tarihleri ↔ çevresel katman dönemi eşleştirilmeli; erişilebilir alan (M) ekolojik-biyocoğrafik gerekçeyle tanımlanmalı. · Değerlendirme: Mekânsal bloklu CV, bağımsız coğrafya/zaman transfer testleri; düşük prevalansta PR-AUC. · Belirsizlik: Model toplulukları, senaryo çeşitliliği ve eşik/yanlış sınıflama maliyetleri birlikte raporlanmalı. · Yorumlanabilirlik: ML sonuçları için değişken önemi, kısmi bağımlılık ve SHAP gibi açıklayıcı araçlar sunulmalı. Hangiyaklaşımnezaman? · Yorumlanabilirlik ve temel referans gerekiyorsa: GLM/GAM; kolinearite ve ölçek uyumuna dikkat (Erdem et al., 2017; Deriş, 2004). · Karmaşık örüntü/çok değişkenli veri varsa: RF/BRT/MaxEnt; ensemble ile belirsizliği azalt (Akbaş, 2022; Liu et al., 2022). · Yeni iklimler/süreç içgörüsü öncelikse: mekanistik veya hibrit (Arseven and Çınar, 2023; Çelik and Zorba, 2019; Ercanlı et al., 2014). · Karar desteği ve risk iletişimi için: ensemble + senaryo setleri; ekstrapolasyon ve yanlış sınıflama maliyetlerini açıkla (Çınaroğlu, 2017). Notlar ve sınırlılıklar. Model sınıflandırması bağlama bağımlıdır; tek “doğru” şema yoktur (Güç ve Baki, 2016; Aztekin ve Şener, 2015). Yorumlanabilirlik–hesaplama–veri gereksinimi dengesi uygulama alanına göre kurulmalı; belirsizlik sürekli izlenmelidir (Ulusoy et al., 2024). 5. MODEL PERFORMANSI VE DEĞERLENDİRME Model performansını değerlendirirken, sınırlı veri koşullarında güvenilirlik ve genellenebilirlik önceliklidir. Modern TDM/ekolojik modelleme yazını, tek bir ölçüte bağımlı kalmanın riskli olduğunu; bu nedenle birden fazla performans metriğinin birlikte kullanılması gerektiğini vurgular (Singleton et al., 2024; Xue et al., 2022; Hao et al., 2020). AUC ayrım gücünü özetlese de saha gerçekliği ve biyolojik tutarlılık açısından uzman görüşü ve yerel alan bilgisinin sürece katılması
16 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ kritiktir (Singleton et al., 2024; Zimmer et al., 2023; Hao et al., 2020). Bu bağlamda AUC ve TSS’nin yanı sıra pAUC, duyarlılık (sensitivity), özgüllük (specificity), Kappa ve düşük prevalansta özellikle uygun olan PR-AUC gibi ölçütlerle desteklenen çok boyutlu bir değerlendirme çerçevesi önerilir (Xue et al., 2022; Hao et al., 2020). Ayrıca, ensemble yaklaşımların belirsizliği azaltma potansiyeli literatürde güçlü biçimde desteklenir; bu nedenle riskli ya da nadir türler için öncelikli bir strateji olarak önerilir (Zimmer et al., 2023; Schneider et al., 2020). 5.1.Doğrulamastratejileriveçoklumetrikler · AUC ve TSS. AUC, sınıflar arası ayrımı niceler; TSS, duyarlılık– özgüllük dengesini ve eşik seçimlerinin etkisini yakalar (Xue et al., 2022; Hao et al., 2020). AUC’nin tek başına sıralama için her zaman yeterli olmayabileceği gösterildiğinden, Kappa, doğru sınıflandırma oranı, pAUC ve PR-AUC gibi ölçütlerle tamamlanması önerilir (Xue et al., 2022; Smith et al., 2020). · Çapraz doğrulama. K-fold CV, küçük veri kümelerinde varyansı azaltır ve aşırı uyumu kontrol eder; ancak mekânsal/zamansal bağımlılık içeren verilerde klasik rastgele K-fold iyimser olabilir. Bu durumlarda coğrafi kısıtlı ya da blok tabanlı (spatial/temporal block) CV stratejileri tercih edilmelidir (Huang et al., 2024; Valavi et al., 2021). Doğrulama şeması, model karşılaştırmalarında tutarlılık sağlamak için verinin yapısına uygun seçilmeli ve açıkça raporlanmalıdır (Valavi et al., 2021; Huang et al., 2024). · Çok kaynaklı doğrulama. Tekil özet metrikler yerine, bağımsız dış doğrulama (external validation), alan bazlı kontroller ve uzman değerlendirmesini bir araya getiren çok kaynaklı doğrulama yaklaşımı, belirsizlikleri ve model farklarını daha iyi görünür kılar (Singleton et al., 2024; Zimmer et al., 2023; Chico-Avelino, 2025). · Toplu (Birleşik) modelleme. Farklı algoritmaların (MaxEnt, RF, BRT vb.) çıktılarının birleştirilmesi, yöntemsel farklılıkları dengeleyerek genellenebilirliği artırabilir; özellikle az örnekli ya da nadir olay içeren veri setlerinde faydalıdır (Zimmer et al., 2023; Schneider et al., 2020). Bununla birlikte, bazı bağlamlarda ensemble kullanımının tek modele göre anlamlı üstünlük sağlamayabileceği de raporlanmıştır; dolayısıyla hedef–veri yapısı göz önüne alınarak karar verilmelidir (Hao et al., 2020; Valavi et al., 2021). 5.2.Belirsizliklerinelealınması Belirsizlik üç ana kaynaktan gelir: veri (eksik/yanlış kayıt), model (algoritma ve hiper parametre seçimi) ve yapı (süreçlerin yanlış/eksik temsili)
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 23 Duan, R., Kong, X., Huang, M., Wu, G., & Wang, Z. (2014). TDMvspecies: a software for creating virtual species for species distribution modelling. Ecography, 38(1), 108-110. Düdükçü, A. T., & Acarer, A. (2025). Current and Future Olive (Olea europaea L.) Distribution Mapping in Türkiye Based on Climate Scenarios. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 13(9), 2774-2783. Ercanlı, İ., Şenyurt, M., & Bolat, F. (2014). Çankırı yöresi sarıçam meşcereleri için dinamik bonitet endeks modellerinin otoregresif modelleme ile geliştirilmesi. Turkish Journal of Forestry | Türkiye Ormancılık Dergisi, 15(1), 53. Erdem, Z., Doğan, M., Gürbüz, R., & Şahin, S. (2017). The reflections of mathematical modeling in teaching tools: textbook analysis. Adıyaman Üniversitesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 7(1), 61-86. Etges, M., Martínez‐Lanfranco, J., & Guadagnin, D. (2022). Spread risk assessment of invasive axis deer using bioclimatic niche models. Biological Invasions, 25(2), 485-498. Etherington, T., Peltzer, D., & Wyse, S. (2022). Future climates are predicted to alter the potential distributions of non-native conifer species in new zealand. New Zealand Journal of Ecology. Facon, B., Hafsi, A., Masselière, M., Robin, S., Massol, F., Dubart, M., … & Ravigné, V. (2021). Joint species distributions reveal the combined effects of host plants, abiotic factors and species competition as drivers of species abundances in fruit flies. Ecology Letters, 24(9), 1905-1916. Fourcade, Y., Engler, J. O., Rödder, D., & Secondi, J. (2014). Mapping species distributions with Maxent using a geographically biased sample of presence data: A performance assessment of methods for correcting sampling bias. PLOS ONE, 9(5), e97122. Fraterrigo, J., Wagner, S., & Warren, R. (2014). Local‐scale biotic interactions embedded in macroscale climate drivers suggest eltonian noise hypothesis distribution patterns for an invasive grass. Ecology Letters, 17(11), 1447-1454. Giannini, T., Chapman, D., Saraiva, A., Alves‐dos‐Santos, I., & Biesmeijer, J. (2012). Improving species distribution models using biotic interactions: a case study of parasites, pollinators and plants. Ecography, 36(6), 649-656. Golding, N. and Purse, B. (2016). Fast and flexible bayesian species distribution modelling using gaussian processes. Methods in Ecology and Evolution, 7(5), 598-608.
24 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Guisan, A., Tingley, R., Baumgartner, J., Naujokaitis‐Lewis, I., Sutcliffe, P., Tulloch, A., … & Buckley, Y. (2013). Predicting species distributions for conservation decisions. Ecology Letters, 16(12), 1424-1435. Guisan, A., Tingley, R., Baumgartner, J., Naujokaitis‐Lewis, I., Sutcliffe, P., Tulloch, A., … & Buckley, Y. (2013). Predicting species distributions for conservation decisions. Ecology Letters, 16(12), 1424-1435. Güç, F. & Baki, A. (2016). The classification of development and assessment approaches for mathematical modelling competencies. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (Turcomat), 7(3), 621-621. Halvorsen, R. (2012). A gradient analytic perspective on distribution modelling. Sommerfeltia, 35(1), 1-165. https://doi.org/10.2478/v10208-0110015-3 Hanspach, J., Kühn, I., Schweiger, O., Pompe, S., & Klotz, S. (2011). Geographical patterns in prediction errors of species distribution models. Global Ecology and Biogeography, 20(5), 779-788. Hao, T., Elith, J., Lahoz‐Monfort, J., & Guillera‐Arroita, G. (2020). Testing whether ensemble modelling is advantageous for maximising predictive performance of species distribution models. Ecography, 43(4), 549-558. Hefley, T. & Hooten, M. (2016). Hierarchical species distribution models. Current Landscape Ecology Reports, 1(2), 87-97. https://doi.org/10.1007/ s40823-016-0008-7 Huang, H., Zhang, Z., Bede‐Fazekas, Á., Mammola, S., Gu, J., Zhou, J., … & Lin, Q. (2024). Cross‐validation matters in species distribution models: a case study with goatfish species. Ecography, 2025(1). Ingram, M., Vukcevic, D., & Golding, N. (2020). Multi‐output gaussian processes for species distribution modelling. Methods in Ecology and Evolution, 11(12), 1587-1598. Johnson, S., Molano‐Flores, B., & Zaya, D. (2023). Field validation as a tool for mitigating uncertainty in species distribution modeling for conservation planning. Conservation Science and Practice, 5(8). Kalaycı Kadak, M. (2025a). Towards a Climate-Resilient Metropolis: A Neighborhood-Scale Nature-Based Urban Adaptation Planning Approach. Sustainability, 17(16), 7356. Kadak, M. K. (2025b). Following a Self-guided Trail within an Accredited US Campus Arboretum: The Use of an AI-based App for Tree Identification and Tour Enrichment. BioResources, 20(4), 8755-8776. Kass, J., Muscarella, R., Galante, P., Bohl, C., Pinilla‐Buitrago, G., Boria, R., … & Anderson, R. (2021). Enmeval 2.0: redesigned for customizable and
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 25 reproducible modeling of species’ niches and distributions. Methods in Ecology and Evolution, 12(9), 1602-1608. Kaya, C., Acarer, A., & Tekin, S. (2025). Global climate change, a threat: example of the chamois’ case. Šumarski list, 149(3-4), 169-180. Kaya, Ç. (2022). 1b ve 2b taşkın modellemesinin karşılaştırılması: fol deresi örneği. Afet Ve Risk Dergisi, 5(1), 13-21. Keil, P., Belmaker, J., Wilson, A., Unitt, P., & Jetz, W. (2012). Downscaling of species distribution models: a hierarchical approach. Methods in Ecology and Evolution, 4(1), 82-94. Lany, N., Zarnetske, P., Schliep, E., Schaeffer, R., Orians, C., Orwig, D., … & Preisser, E. (2018). Asymmetric biotic interactions and abiotic niche differences revealed by a dynamic joint species distribution model. Ecology, 99(5), 1018-1023. Liu, C., Wolter, C., Xian, W., & Jeschke, J. (2020). Species distribution models have limited spatial transferability for invasive species. Ecology Letters, 23(11), 1682-1692. Liu, F. & Wang, Y. (2021). A novel method of risk assessment based on improved ahp-cloud model for freezing pipe fracture. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 41(1), 1887-1900. Liu, W., Ouyang, H., Liu, Q., Cai, S., Wang, C., Xie, J., … & Hu, W. (2022). Image recognition for garbage classification based on transfer learning and model fusion. Mathematical Problems in Engineering, 2022, 1-12. Lobo, J., Jiménez‐Valverde, A., & Hortal, J. (2010). The uncertain nature of absences and their importance in species distribution modelling. Ecography, 33(1), 103-114. Lounibos, L. and Juliano, S. (2018). Where vectors collide: the importance of mechanisms shaping the realized niche for modeling ranges of invasive aedes mosquitoes. Biological Invasions, 20(8), 1913-1929. Mert, A., & Acarer, A. (2021). Usage rates of reed beds in Beysehir lake of some wild mammals. Feb Fresenıus Envıronmental Bulletın, 30, 845-852. Muscatello, A., Elith, J., & Kujala, H. (2021). How decisions about fitting species distribution models affect conservation outcomes. Conservation Biology, 35(4), 1309-1320. Nicvert, L., Fritz, H., & Dray, S. (2024). Trait matching without traits: using correspondence analysis to investigate the latent structure of interaction networks. Peer Community Journal, 5: e73. Olalla‐Tárraga, M., McInnes, L., Bini, L., Diniz‐Filho, J., Fritz, S., Hawkins, B., … & Purvis, A. (2011). Climatic niche conservatism and the
26 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ evolutionary dynamics in species range boundaries: global congruence across mammals and amphibians. Journal of Biogeography, 38(12), 2237-2247. Oliveira, H., Ceron, K., Moura, M., & Costa, H. (2025). Climate, not soil, drives the distribution of two closely related worm lizards. Ecology and Evolution, 15(8). Özdemir, S. (2024). Tür Dağılım Modellemesinin Kısa Tarihi: Web of Science üzerinden Bibliyometrik Çalışma. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 20(2), 334-351. Peterson, A., Soberón, J., Pearson, R., Anderson, R., Martínez‐Meyer, E., Nakamura, M., … & Araújo, M. (2011). Ecological niches and geographic distributions (mpb-49). Princeton University Press. Piirainen, S., Lehikoinen, A., Husby, M., Kålås, J., Lindström, Å., & Ovaskainen, O. (2023). Species distributions models may predict accurately future distributions but poorly how distributions change: a critical perspective on model validation. Diversity and Distributions, 29(5), 654-665. Pili, A., Tingley, R., Sy, E., Diesmos, M., & Diesmos, A. (2020). Niche shifts and environmental non-equilibrium undermine the usefulness of ecological niche models for invasion risk assessments. Scientific Reports, 10(1). Polat, A. (2018). Çelık çapraz elemanlarin elastık ötesı burkulma davranişlarinin farkli modelleme yaklaşimlari ıle ıncelenmesı. Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 6(1), 131-151. Pollock, L., Tingley, R., Morris, W., Golding, N., O’Hara, R., Parris, K., … & McCarthy, M. (2014). Understanding co‐occurrence by modelling species simultaneously with a joint species distribution model (jTDM). Methods in Ecology and Evolution, 5(5), 397-406. Radosavljevic, A., & Anderson, R. P. (2014). Making better Maxent models of species distributions: Complexity, overfitting, and evaluation. Journal of Biogeography, 41(4), 629–643. Roberts, D. R., Bahn, V., Ciuti, S., Boyce, M. S., Elith, J., Guillera‐Arroita, G., Hauenstein, S., Lahoz‐Monfort, J. J., Schröder, B., Thuiller, W., Warton, D. I., Wintle, B. A., Hartig, F., & Dormann, C. F. (2017). Cross‐validation strategies for data with temporal, spatial, hierarchical, or phylogenetic structure. Ecography, 40(8), 913–929. Rocchini, D., Garzón‐López, C., Marcantonio, M., Amici, V., Bacaro, G., Bastin, L., … & Rosà, R. (2017). Anticipating species distributions: handling sampling effort bias under a bayesian framework. The Science of the Total Environment, 584-585, 282-290.
TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KAVRAMSAL TEMELLER VE . . . 27 Rocha, T., Vale, M., & Lima‐Ribeiro, M. (2021). Global land-use and landcover data for ecologists: historical, current, and future scenarios. Biodiversity Informatics, 16(1), 28-38. Román‐Palacios, C. & Wiens, J. (2020). Recent responses to climate change reveal the drivers of species extinction and survival. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(8), 4211-4217. Sánchez‐Barradas, A. & Villalobos, F. (2020). Species geographical co‐ occurrence and the effect of grinnellian and eltonian niche partitioning: the case of a neotropical felid assemblage. Ecological Research, 35(2), 382-393. Schneider, S., Greenberg, S., Taylor, G., & Kremer, S. (2020). Three critical factors affecting automated image species recognition performance for camera traps. Ecology and Evolution, 10(7), 3503-3517. Singleton, A., Glidden, C., Chamberlin, A., Tuan, R., Palasio, R., Pintér, A., … & Leo, G. (2024). Species distribution modeling for disease ecology: a multi-scale case study for schistosomiasis host snails in brazil. Plos Global Public Health, 4(8), e0002224. Smith, J., Kelly, N., & Renner, I. (2020). Validation of presence‐only models for conservation planning and the application to whales in a multiple‐ use marine park. Ecological Applications, 31(1). Soberón, J. (2010). Niche and area of distribution modeling: a population ecology perspective. Ecography, 33(1), 159-167. Steffensmeier, Z., Brewer, S., Wedgeworth, M., Starks, T., Rodger, A., Nguyen, E., … & Perkin, J. (2023). Conservation at the nexus of niches: multidimensional niche modeling to improve management of prairie chub. North American Journal of Fisheries Management, 43(5), 1205-1224. Stevens, R. (2021). Reflections of grinnellian and eltonian niches on the distribution of phyllostomid bats in the atlantic forest. Journal of Biogeography, 49(1), 94-103. Tekin, S., Yalçınkaya, B., Acarer, A., & Mert, A. (2018). A research on usage possibilities of satellite data in wildlife: Modeling habitat suitability of Roe deer (Capreolus capreolus L.) with MaxEnt. Bilge International Journal of Science and Technology Research, 2(2), 147-156. Ulusoy, F., Bingöl, S., & Olgun, N. (2024). Matematık öğretmenı adaylarinin bıreysel ve grup ıle matematıksel modelleme süreçlerındekı çözüm yaklaşimlari arasindakı etkıleşımler. Trakya Eğitim Dergisi, 14(1), 408-426.
28 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Valavi, R., Elith, J., Lahoz-Monfort, J. J., & Guillera-Arroita, G. (2019). blockCV: An R package for generating spatially or environmentally separated folds for k-fold cross-validation of species distribution models. Methods in Ecology and Evolution, 10(2), 225–232. Veloz, S. D. (2009). Spatially autocorrelated sampling falsely inflates measures of accuracy for presence-only niche models. Journal of Biogeography, 36(12), 2290–2299. Wenger, S. J., & Olden, J. D. (2012). Assessing transferability of ecological models: An underappreciated aspect of statistical validation. Methods in Ecology and Evolution, 3(2), 260–267. Wisz, M., Pottier, J., Kissling, W., Pellissier, L., Lenoir, J., Damgaard, C., … & Svenning, J. (2012). The role of biotic interactions in shaping distributions and realised assemblages of species: implications for species distribution modelling. Biological Reviews, 88(1), 15-30. Wittmann, M., Barnes, M., Jerde, C., Jones, L., & Lodge, D. (2016). Confronting species distribution model predictions with species functional traits. Ecology and Evolution, 6(4), 873-879. Xu, W., Luo, D., Peterson, K., Zhao, Y., Yu, Y., Ye, Z., … & Wang, T. (2025). Advancements in ecological niche models for forest adaptation to climate change: a comprehensive review. Biological Reviews, 100(4), 1754-1781. Xue, J., Hu, X., Hao, Y., Gong, Y., Wang, X., Huang, L., … & Xia, S. (2022). Transmission risk predicting for schistosomiasis in mainland china by exploring ensemble ecological niche modeling. Tropical Medicine and Infectious Disease, 8(1), 24. Yu, F., Sun, Y., Wang, T., Skidmore, A., Ding, C., & Ye, X. (2021). Linking the past and present to predict the distribution of asian crested ibis (nipponia nippon) under global changes. Integrative Zoology, 17(6), 1095-1105. Zimmer, S., Holsinger, K., & Dawson, C. (2023). A field‐validated ensemble species distribution model of eriogonum pelinophilum, an endangered subshrub in colorado, usa. Ecology and Evolution, 13(12).
29 BÖLÜM II LİKEN TEMELLİ TÜR DAĞILIM HARİTALARI: EKOSİSTEMLERDE MEKANSAL MODELLEME YAKLAŞIMLARI Lichen-BasedSpeciesDistributionMaps: SpatialModelingApproachesinEcosystems *Esra Özge AYGÜL *(Dr. Öğr. Üyesi) Yozgat Bozok Üniversitesi, Boğazlıyan Meslek Yüksekokulu, Ormancılık Bölümü, 66400, Yozgat, Türkiye *E mail: [email protected] *ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1274-8249 1. Giriş Likenler, atmosferden madde alımı ve çevresel değişkenlere duyarlılıkları sayesinde güçlü biyoindikatörlerdir. Endüstriyel bölgeler, şehir merkezleri ve yol kenarlarında yapılan çalışmalar; kükürt ve azot bazlı kirleticilerin artışıyla birlikte duyarlı liken türlerinin kaybolduğunu, toleranslı türlerin ise çoğaldığını ortaya koymuştur (Mikhaylov, 2020; Möller vd., 2021). Ayrıca nem ve sıcaklık değişimleri, yükselti farklılıkları, orman yapısındaki bozulmalar ve mikroklimatik koşullar da liken çeşitliliğini doğrudan etkilemektedir (Haughian, 2018; Sahu vd., 2019; Aygül, 2023). Dolayısıyla likenler, yalnızca mevcut çevre kalitesini yansıtan pasif göstergeler değil; aynı zamanda ekosistem dinamiklerinin uzun dönemli izlenmesinde biyolojik arşiv niteliği taşır. Biyolojik çeşitlilik; ekosistem çeşitliliği, tür çeşitliliği ve genetik çeşitliliği kapsar. Orman ekolojisi çalışmalarında biyolojik çeşitliliğin belirlenmesinde genellikle bitki tür çeşitliliği ön plana çıkmakta ve analizlerin büyük bölümü bu bileşen üzerine odaklanmaktadır (Negiz, 2013; Negiz ve Aygül, 2019). Biyoçeşitliliğin korunması ve ekosistemlerin sürdürülebilir yönetimi, yalnızca
30 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ tür zenginliğinin bilinmesini değil; aynı zamanda türlerin mekansal dağılım dinamiklerinin anlaşılmasını da zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda, tür dağılım haritaları ekolojik araştırmalar ve doğal kaynak yönetiminde kritik bir rol oynamaktadır (Pshegusov vd., 2024). Bu haritalar, belirli bir bölgedeki türlerin mekansal düzenini ve çevresel değişkenlerle olan ilişkilerini ortaya koyarak; risk altındaki habitatların belirlenmesi, koruma önceliklerinin saptanması, iklim değişikliğinin etkilerinin izlenmesi ve yönetim planlarının geliştirilmesi için bilimsel bir temel sağlar. Ekosistemlerin yapısı ile varlığı, sürekliliği ve olumsuz çevresel faktörlere tepkisi arasında önemli ilişkiler bulunmaktadır. Türkiye’de ekolojik modelleme yaklaşımları genellikle bitki çeşitliliği çalışmalarında uygulanmıştır (Negiz ve Özkan, 2017; Negiz ve Aygül, 2020). Ayrıca son yıllarda memeliler için habitat uygunluk modellemesi ve iklim değişikliği senaryoları kullanılarak yapılan çalışmalar artış göstermektedir (Acarer ve Mert, 2025). Ancak liken temelli mekansal modelleme halen sınırlı düzeydedir. Son yıllarda gerçekleştirilen yüksek çözünürlüklü haritalama çalışmaları ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı analizler, likenlerin hem hava kirliliği hem de iklim değişikliğinin göstergesi olarak kullanılabileceğini açık biçimde ortaya koymuştur. Ancak Türkiye’de bu yöntemlerin yaygınlaşması ve ulusal bir izleme ağına entegre edilmemiştir. Türkiye’de liken araştırmaları uzun süre taksonomik ve floristik odaklı olarak yürütülmüş, özellikle yeni kayıtlar ve tür listeleri yayımlanmıştır (Hawksworth, vd., 2016; Kocakaya, vd., 2018; Kocakaya vd., 2023). Son yıllarda ise bu eğilim kısmen değişmiş; biyoteknolojik araştırmalar ve liken ikincil metabolitlerinin yapısal/biyolojik etkilerine odaklanan çalışmalar öne çıkmıştır (Kılıç Yayla vd., 2023; Kocakaya vd., 2025). Bu bölümde, likenlerin tür dağılım haritalarının ekolojik araştırmalardaki yeri ve önemi ayrıntılı biçimde ele alınacaktır. Ayrıca tür dağılım haritalarının oluşturulma süreçleri ve bu süreçten elde edilen bulgular tartışılacaktır. Böylece, liken temelli tür dağılım haritalarının sürdürülebilir orman yönetimi, ekosistem sağlığının izlenmesi ve koruma planlaması açısından nasıl etkin bir araç olarak kullanılabileceğine dair kapsamlı bir çerçeve sunulacaktır. 2. Likenlerin Ekolojik ve Fizyolojik Özellikleri 2.1.LikenlerinBiyolojikYapısıveSimbiyotikBirliktelik Likenler; çoğunlukla Ascomycota ya da daha nadiren Basidiomycota grubuna ait bir mantar (mikobiyont) ile yeşil algler veya siyanobakterilerden
LİKEN TEMELLİ TÜR DAĞILIM HARİTALARI: EKOSİSTEMLERDE . . . 31 oluşan fotosentetik bir ortak (fotobiyont) arasındaki karşılıklı yarar ilişkisine dayalı organizmalardır (Nash, 1996; Spribille vd., 2022). Uzun yıllar boyunca bu birliktelik yalnızca iki ortaklı bir yapı olarak değerlendirilmiş, ancak son yıllarda yapılan moleküler çalışmalar likenlerin aslında bakteriler, maya benzeri mantarlar ve çeşitli mikroorganizmaları da içeren çok ortaklı bir ekosistem olduğunu ortaya koymuştur (Scharnagl vd., 2023; Tagirdzhanova vd., 2023). Likenin temel yapısı olan tallus, mantar hiflerinin fotosentetik ortağı sarmasıyla meydana gelir. Genellikle dışta koruyucu bir korteks, onun altında fotosentez yapan alg tabakası, daha içte ise su ve gaz alışverişine olanak sağlayan medulla tabakası bulunur. Bazı türlerde tallusun alt kısmında substrata tutunmayı sağlayan rizinoid benzeri tutunma yapıları gelişir (Nash, 1996). Bu çok katmanlı organizasyon, mantar ve algin tek başına oluşturamayacağı karmaşık bir biyolojik yapıdır. Likenleşme süreci, uyumlu bir mantar ve fotobiyontun bir araya gelerek yeni bir tallus oluşturmasıyla başlar. Ancak laboratuvar koşullarında tam işlevsel bir liken sentezlemenin halen zor olması, bu simbiyozun yalnızca iki ortak arasında gerçekleşmediğini; liken içinde yaşayan diğer mikroorganizmaların da bu süreçte rol aldığını düşündürmektedir (Spribille vd., 2022). Bu simbiyotik birliktelik, likenlere olağanüstü bir ekolojik uyum yeteneği kazandırır. Likenler, su ve besin maddelerini doğrudan atmosferden alabilir, fotosentez yoluyla karbon sabitleyebilir ve bazı siyanobakteri içeren türler aynı zamanda azot bağlama kapasitesine sahiptir (Nash, 1996; Armstrong, 2017). Bu özellikleri sayesinde hem çıplak yüzeyleri kolonize edebilir hem de ekosistemlerin karbon ve azot döngüsüne katkıda bulunurlar. Likenler morfolojik açıdan sınıflandırıldığında dalsı, yapraksı, kabuksu şeklinde gruplandırılırlar. Ancak bazı liken türleri melez morfolojiye sahiptir (Yavuz, 2025). 2.2.ÇevreselFaktörlereDuyarlılıkMekanizmaları Likenlerin çevresel değişimlere karşı hassasiyetleri, temel biyolojik özellikleriyle doğrudan ilişkilidir. Bu özellikler girişte özetlenen hassasiyetin temel nedenlerini oluşturmaktadır. Atmosferik kirlilik, özellikle kükürt dioksit (SO₂), azot oksitler (NOₓ) ve ağır metaller, liken topluluklarında belirgin yapısal ve tür bileşimi değişimlerine yol açar. Hassas türler kirlenme arttıkça ortadan kaybolurken, toleranslı türler baskın hale gelebilir. Ağır metaller tallus yüzeyine kuru veya yaş birikim yoluyla ulaşır; ardından hücre duvarlarına ve mantar hiflerine bağlanarak
32 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ birikir. Likenler, metalleri hücre dışı bölgelerde sekonder metabolitler veya polisakkaritlerle bağlayarak toksisiteyi azaltabilir; ayrıca organik asitler ve melaninler aracılığıyla detoksifikasyon gerçekleştirir (Çobanoğlu, 2015; Işık ve Yıldız, 2023a). İklimsel değişkenler (sıcaklık, nem, yağış rejimi) de likenlerin fizyolojisini ve dağılımını doğrudan etkiler. Kuraklık dönemlerinde tallus uzun süre susuz kalarak metabolik süreçleri yavaşlatır; aşırı nemli koşullarda ise fotobiyontun fotosentetik aktivitesi değişebilir (Nunes vd., 2025). Sonuç olarak, likenlerin çevresel faktörlere duyarlılığı; kök ve kütikula eksikliği, atmosferden doğrudan madde alımı, yavaş büyüme ve uzun ömürlülük gibi temel biyolojik özelliklerinin yanı sıra ağır metal bağlama ve detoksifikasyon mekanizmalarının bir sonucudur. Bu özellikler, likenlerin çevresel değişimlere karşı hassas ve uyum yeteneği yüksek organizmalar olmasını sağlar. 3. Tür Dağılım Haritaları ve Ekolojik Araştırmalardaki Önemi 3.1.TürDağılımHaritalarınınAmacıveKullanımAlanları Tür dağılım haritaları, belirli bir organizmanın yaşadığı alanları ve bu alanların çevresel koşullarla ilişkilerini mekansal olarak ortaya koyan temel ekolojik araçlardır. Bu haritalar, yalnızca bir türün nerede bulunduğunu göstermekten çok daha fazlasını ifade eder; türlerin ekolojik nişlerini anlamamıza, çevresel değişimlerin etkilerini tahmin etmemize ve doğa koruma önceliklerini belirlememize yardımcı olur (Pshegusov vd., 2024). Özellikle likenler gibi çevresel stres faktörlerine hassas organizmalar için bu haritalar, ekosistem sağlığını değerlendirmek ve uzun dönemli değişimleri takip etmek açısından kritik bir öneme sahiptir. Günümüzde tür dağılım haritalarının kullanımı birkaç temel amaca yöneliktir. İlk olarak, biyoçeşitliliğin korunması açısından kritik habitatların belirlenmesine olanak sağlar. Nadir ve tehdit altındaki türlerin potansiyel yaşam alanlarının tanımlanması, korunan alanların planlanması ve genişletilmesinde bilimsel bir dayanak oluşturur. İkinci olarak, çevresel değişimlerin izlenmesi amacıyla kullanılır. Özellikle hava kirliliği, iklim değişikliği ve arazi kullanımındaki değişimlerin biyolojik çeşitlilik üzerindeki etkileri, türlerin dağılımındaki kaymalarla somut olarak ortaya konabilir (Rubio-Salcedo vd., 2017). Üçüncü olarak, orman yönetimi ve arazi planlaması gibi uygulamalı alanlarda, sürdürülebilirlik hedefleri doğrultusunda karar verme süreçlerine bilgi sağlar (Hämäläinen vd., 2023).
LİKEN TEMELLİ TÜR DAĞILIM HARİTALARI: EKOSİSTEMLERDE . . . 39 ve iklim uyum stratejilerine entegre edilmesi temel ihtiyaçlardır. Farklı biyocoğrafik bölgelerde düzenli örneklemeye dayalı uzun dönemli ağların kurulması, mikroklimatik değişimleri ve habitat sürekliliğini daha iyi anlamak açısından kritik önem taşımaktadır. 6. Sonuç ve Öneriler Liken temelli tür dağılım haritaları, ekosistem sağlığının izlenmesi, risk alanlarının belirlenmesi ve sürdürülebilir ormancılık politikalarının tasarlanması için güçlü bir çerçeve sunmaktadır (Pshegusov vd., 2024; Hämäläinen vd., 2023). Türkiye’de mevcut eğilim, floristik odaklı çalışmalar ve hava kirliliği biyoizlemesine dayansa da, haritalama ve tür dağılım modellemesi yaklaşımlarının sistematik ve ulusal ölçekte yaygınlaştırılması gerekmektedir. Bu doğrultuda, farklı iklim bölgelerini temsil eden istasyonlarda düzenli aralıklarla örneklemeleri içeren ve Liken Çeşitlilik İndeksi (LDV) ile tür dağılım modellemesi’ni standart protokoller çerçevesinde birleştiren bir ulusal izleme ve haritalama ağının kurulması hem veri kalitesini hem de karşılaştırılabilirliği artıracaktır. Söz konusu ağ, veri üretimi ve paylaşımını kurumsallaştırarak uzun dönemli eğilimlerin izlenmesini mümkün kılacak ve bölgesel farklılıkları açıklamada güçlü bir referans zemini sağlayacaktır. Bu altyapının analitik boyutu, CBS ile tür dağılım modellemesinin daha yaygın ve sistematik kullanımıyla desteklenmelidir. MaxEnt başta olmak üzere, yerel veri setleriyle uyumlu çalışan yöntemlerin kullanılması, potansiyel dağılım ve risk haritalarının üretilmesine olanak tanır (Peterson vd., 2011; Elith vd., 2011). Böylece, eski ormanlara bağımlı epifitik likenlerin dağılımı amenajman planlarına doğrudan entegre edilebilir; habitat bütünlüğünün korunması, ölü odun miktarının artırılması ve yaşlı ağaçların önceliklendirilmesi gibi uygulamalar bilimsel kanıtlarla desteklenebilir (Hämäläinen vd., 2023). Son yıllarda uzaktan algılama tabanlı yöntemler, liken çeşitliliğinin geniş alanlarda haritalanmasına olanak sağlamaktadır. Palmroos vd. (2023), hiperspektral görüntüleme ve LİDAR tarama sistemi verilerini birleştirerek epifitik liken topluluklarını yüksek doğrulukla modellemiştir. Bu kapsamda, boreal orman ekosistemlerinde yapılan bir çalışma, ekosite tipi, yangından geçen süre ve gölge yoğunluğu gibi değişkenleri kullanarak Cladonia spp. biyokütlesini yüksek doğrulukla tahmin eden mekansal modeller geliştirmiştir (Silva vd., 2019). Bu tür modelleme yaklaşımları, Türkiye’deki orman ekosistemlerinde yangın rejimi ve habitat sürekliliği ile ilişkili risk alanlarının belirlenmesine uyarlanabilir.
40 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Bu tür bir altyapının geliştirilmesinde Avrupa’da başarılı bir model olarak öne çıkan ITALIC 7.0 platformu örnek gösterilebilir. Bu platform, 13 farklı herbaryumdan gelen yaklaşık 88.000 kaydı Darwin Core standartlarına göre bir araya getirerek hem taksonomik hem ekolojik hem de mekansal verilerin açık erişimli paylaşımını sağlamaktadır. Ayrıca web-GIS tabanlı dağılım haritaları ve dijital teşhis anahtarları ile mekansal analizleri desteklemektedir (Martellos vd., 2023). Öte yandan, geleceğe dönük iklim senaryoları ile birleştirilen modeller, sıcaklık ve nem rejimlerindeki değişimlerin türlerin coğrafi yayılışları üzerinde yaratabileceği kaymaları öngörerek risk altındaki ekosistemlerin ve uyum stratejilerinin belirlenmesine yardımcı olur (Rubio-Salcedo vd., 2017). Tüm bu sürecin kalıcı bir etki yaratabilmesi için disiplinler arası iş birliğinin güçlendirilmesi ve açık veri kültürünün yaygınlaştırılması kritik öneme sahiptir. Bu işbirliği yalnızca veri üretimini hızlandırmakla kalmayacak, aynı zamanda yenilikçi analiz yöntemlerinin geliştirilmesine ve uzun dönemli ekosistem izleme kapasitesinin artmasına katkı sağlayacaktır. Böylelikle likenler, Türkiye’de yalnızca taksonomik bir zenginlik olarak kalmayıp ekosistem temelli yönetim ve koruma stratejilerinde kilit bir biyoindikatör haline gelebilecektir. Sonuç olarak, liken temelli tür dağılım haritaları artık yalnızca akademik bir çalışma aracı değil; orman planlaması, iklim değişikliğine uyum, habitat sürekliliği ve hava kalitesinin izlenmesi gibi kritik alanlarda karar destek sistemi olarak da değerlendirilebilir. Ulusal izleme ağlarının kurulması, açık veri tabanlarının geliştirilmesi ve CBS tabanlı tür dağılım modellemelerinin yönetim planlarına entegre edilmesi; sürdürülebilir orman yönetimi, korunan alan planlaması ve uzun vadeli ekosistem koruma politikaları için güçlü bir bilimsel temel oluşturacaktır. Kaynaklar Acarer, A. (2024a). Response of Black Pine (Pinus nigra) in Southwestern Anatolia to Climate Change. BioResources, 19(4), 8594-8607. Acarer, A. (2024b). Role of climate change on Oriental spruce (Picea orientalis L.): Modeling and mapping. BioResources, 19(2), 3845-3856. Acarer, A., & Mert, A. (2025). Mapping habitat suitability of the brown bear in Artvin-Şavşat region, Turkey. Ursus, 2025(36e8), 1-15. Araújo, M. B., Anderson, R. P., Barbosa, A. M., Beale, C. M., Dormann C. F., Early, R., Garcia, R.A., Guisan, A., Maiorano, L., Naimi, B., O’hara, R.B.,
LİKEN TEMELLİ TÜR DAĞILIM HARİTALARI: EKOSİSTEMLERDE . . . 41 Zimmermann, N. E., & Rahbek, C. (2019). Standards for distribution models in biodiversity assessments. Diversity and Distributions, 25(3), 430–438. Armstrong, R. A. (2017). Adaptation of lichens to extreme conditions. In Plant Adaptation Strategies in Changing Environment (pp. 1–27). Springer. Aygül, E. Ö. (2023). Çayıralan (Yozgat) yöresinde epifitik liken çeşitliliği ve çevresel faktörlerle ilişkileri (Doktora tezi, Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi (Türkiye)). Çıvğa, A., Gülsoy, S., & Şentürk, Ö. (2023). Potential Distribution Modeling of Wild Olive (Olea europaea L. subsp. europaea) and Sage (Salvia tomentosa Mill.) Species in the Babadağ (Fethiye) Region. 21. Yüzyılda Fen ve Teknik, 10(19), 29-39. Çobanoğlu, G. (2015). The use of lichens for biomonitoring of atmospheric pollution. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 33(4), 591-613. Çobanoğlu, G. (2021). Geçmişten bugüne İstanbul liken çalışmaları üzerine bir derleme. Bağbahçe Bilim Dergisi, 8(1), 259-266. Elith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudík, M., Chee, Y. E., & Yates, C. J. (2011). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions, 17(1), 43–57. Fraser, R. H., Pouliot, D., & van der Sluijs, J. (2021). UAV and high resolution satellite mapping of Forage Lichen (Cladonia spp.) in a Rocky Canadian Shield Landscape. Canadian Journal of Remote Sensing, 48(1), 5-18. Gökçen, Ü. (2013). Türkmen Dağı (Eskişehir) Likenlerinin Substrat Çeşitliliğine Bağlı Olarak Dağılımı (Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi (Türkiye)). Gür, H. (2019). Tür Dağılım Modellemesi ile İklim Değişikliği Uygulamaları. Ekoloji ve Evrimsel Biyoloji Derneği Yayınları, 1. Retrieved from http://www.ekoevo.org/wp-content/uploads/2020/04/GurH_EkoEvo_2019.pdf Güvenç, Ş., Oran, S., & Öztürk, Ş. (2023). Determination of relationship between lichen diversity value and photosynthetic pigment content in Bursa province (Turkey). Anatolian Journal of Botany, 7(1), 82-86. Hämäläinen, A., Ruete, A., Berglund, H., Kouki, J., & Snäll, T. (2023). Effective management for deadwood-dependent lichen diversity requires oldgrowth forest structures. Journal of Applied Ecology, 60(1), 123–134. Haughian, S. R., & Burton, P. J. (2018). Microclimate differences above ground-layer vegetation in lichen-dominated pine forests of north-central British Columbia. Agricultural and Forest Meteorology, 249, 100-106.
42 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Hawksworth, D. L., Halıcı, M. G., Kocakaya, Z., & Kocakaya, M. (2016). Henfellra muriformis gen. et sp. nov., a new dictyosporous pycnidial fungus on Candelariella, with a key to the lichenicolous fungi known from that genus. Herzogia, 29(2), 329-336. Işık, V., & Yıldız, A. (2023a). Likenlerde Ağır Metal Alınma Mekanizmaları. Kafkas Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(2), 65-71. Işık, V., & Yıldız, A. (2023b). Xanthoria parietina kullanılarak yapılan biyoizleme çalışmaları. MTA Doğal Kaynaklar ve Ekonomi Bülteni, 31, 87–99. Jozdani, S., Chen, D., Chen, W., Leblanc, S. G., Prévost, C., Lovitt, J., He, L., Johnson, B. A. (2021). Leveraging deep neural networks to map caribou lichen in high-resolution satellite images based on a small-scale, noisy UAVderived map. Remote Sensing, 13(14), 2658. Kılıç Yayla, S., Kocakaya, Z., Karatoprak, G. Ş., İlgün, S., & Ceylan, A. (2023). Analyzing the Impact of Ramalina digitellata, R. fastigiata, R. fraxinea, and R. polymorpha’s Usnic Acid Concentration on Antioxidant, DNA‐ Protective, Antimicrobial, and Cytotoxic Properties. Chemistry & Biodiversity, 20(1), e202200816. Kocakaya, M., Barak, M. Ü., & Kocakaya, Z. (2023). New records of lichenicolous and lichenized fungi from Üzümdere Nature Park, Türkiye. Mycotaxon, 137(4), 943-951. Kocakaya, M., Halıcı, M. G., Ahti, T., & Kocakaya, Z. (2018). New or otherwise interesting records of Cladonia species from Turkey. Herzogia, 31(1), 327-331. Kocakaya, Z., Sert, Y., Kocakaya, M., Karatoprak, G. Ş., İlgün, S., & Çadır, M. (2025). DFT and molecular docking research on the effects of lichen metabolites. Journal of Molecular Liquids, 417, 126660. Macander, M. J., Palm, E. C., Frost, G. V., Herriges, J. D., Nelson, P. R., Roland, C., Russell, K. L. M., Suitor, M. K. Bentzen, T. W. & Joly K. (2020). Lichen cover mapping for caribou ranges in interior Alaska and Yukon. Environmental Research Letters, 15(5), 055001. Martellos, S., Conti, M., & Nimis, P. L. (2023). Aggregation of Italian lichen data in ITALIC 7.0. Journal of Fungi, 9(5), 556. Mikhaylov, A. (2020). Lichens as indicators of atmospheric pollution in urban ecosystems. Israel Journal of Ecology and Evolution, 67(1-2), 60-68. Möller, T., Oldeland, J., & Schultz, M. (2021). The value of alien roadside trees for epiphytic lichen species along an urban pollution gradient. Journal of Urban Ecology, 7(1), juab025.
LİKEN TEMELLİ TÜR DAĞILIM HARİTALARI: EKOSİSTEMLERDE . . . 43 Nash, T. H. (1996). Lichen biology (2nd ed.). Cambridge University Press. Negiz, M. G., & Aygül, T. İ. (2019). Kurucuova Yöresi’nde odunsu tür zenginliğinin yetişme ortamı faktörlerine göre dağılımı. Turkish Journal of Forestry, 20(2), 123-132. Negiz, M. G., & Özkan, K. (2017). The ralationships between beta plant diversity and climatic variables: A case study from Kuyucak mountain district. Journal of Environmental Biology, 38, 911-917. Negiz, M.G., & Aygül, E. (2020). Relationships between alpha plant species diversity and environmental variables in Dedegöl (Yenisarbademli) Mountain area. Applied Ecology and Environmental Research, 18(1), 173-183. Negiz, M.G., 2013. Gölhisar (Burdur) Yöre’sinde Odunsu Tür Çeşitliliği İle Yetişme Ortamı Özellikleri Arasındaki İlişkiler. (Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi (Türkiye)). Nunes, D., Pereira, S., & Martins, S. M. (2025). Are lichens biocompasses? Revisiting an old prediction using new techniques. Plant Biology, 27(1), 45–60. Öztürk Kula, H.(2021). Uludağ Milli Parkındaki Sarıalan ve Kirazlıyayla piknik alanlarındaki antropojenik aktivitelerin epifitik liken çeşitliliği üzerine etkilerinin incelenmesi (Yüksek Lisans Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi (Türkiye)). Palmroos, I., Norros, V., Keski-Saari, S., Mäyrä, J., Tanhuanpää, T., Kivinen, S., Pykälä, J., Kullberg, P., Kumpula, T., & Vihervaara, P. (2023). Remote sensing in mapping biodiversity–a case study of epiphytic lichen communities. Forest Ecology and Management, 538, 120993. Peterson, A. T., Soberón, J., & Pearson, R. G. (2011). Ecological niches and geographic distributions. Princeton University Press. Pshegusov, R., Khanov, Z., & Chadaeva, V. (2024). Distribution factors of the epiphytic lichen Lobaria pulmonaria (L.) Hoffm. at local and regional spatial scales in the Caucasus: combining species distribution modelling and ecological niche theory. iForest-Biogeosciences and Forestry, 17(2), 120. Rubio-Salcedo, M., Psomas, A., Prieto, M., Zimmermann, N. E., & Martínez, I. (2017). Case study of the implications of climate change for lichen diversity and distributions. Biodiversity and Conservation, 26(5), 1121-1141. Sahu, N., Singh, S. N., Singh, P., Mishra, S., Karakoti, N., Bajpai, R., Behera, S. K., Nayaka, S., & Upreti, D. K. (2019). Microclimatic variations and their effects on photosynthetic efficiencies and lichen species distribution along elevational gradients in Garhwal Himalayas. Biodiversity and Conservation, 28(8), 1953-1976.
44 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Sancho, L. G., Pintado, A., & Green, T. A. (2019). Antarctic studies show lichens to be excellent biomonitors of climate change. Diversity, 11(3), 42. Scharnagl, K., Tagirdzhanova, G., & Talbot, N. J. (2023). The coming golden age for lichen biology. Current Biology, 33, R453–R518. Setchell, A., & Haughian, S. R. (2022). Translating a species distribution model into management recommendations for an at-risk lichen. Écoscience, 29(2), 159–165. Soberón, J., & Peterson, A. T. (2005). Interpretation of models of fundamental ecological niches and species’ distributional areas. Biodiversity Informatics, 2, 1–10. Sett, R., & Kundu, M. (2016). Epiphytic lichens: their usefulness as bioindicators of air pollution. Donnish Journal of Research in Environmental Studies, 3(3), 17-24. Silva, J. A., Nielsen, S. E., Lamb, C. T., Hague, C., & Boutin, S. (2019). Modelling lichen abundance for woodland caribou in a fire-driven boreal landscape. Forests, 10(11), 962. Spribille, T., Resl, P., Stanton, D. E., & Tagirdzhanova, G. (2022). Evolutionary biology of lichen symbioses. New Phytologist, 234(5), 1566-1582. Sun, X., Wu, W., Li, X., Xu, X., & Li, J. (2021). Vegetation abundance and health mapping over southwestern antarctica based on worldview-2 data and a modified spectral mixture analysis. Remote Sensing, 13(2), 166. Tagirdzhanova, G., Saary, P., Cameron, E. S., Garber, A. I., Díaz Escandón, D., Goyette, S., Nogerius, V. T., Passo, A., Mayrhofer, H., Holien, H., Tønsberg, T., Stein, L. Y., Finn, R. D., & Spribille, T. (2023). Evidence for a core set of microbial lichen symbionts from a global survey of metagenomes. Biorxiv, 2023-02. Tekeş, A. (2024). Katran Ardıcının (Juniperus oxycedrus L.) Gösterge Bitki Tür Analizi ve Ekolojik Değerlendirmesi. Science and Technique in the 21st Century, 11(22), 81-91. Tekeş, A., & Özkan, K. (2025). Kızılçam (Pinus brutia Ten.) ve Karaçam (Pinus nigra JF Arnold.) Ormanlarında Farklı Yaklaşımlarla Gösterge Bitki Türlerinin Analizi. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, 10(1), 69-78. Tekeş, A., Özdemir, S., Aykurt, C., Gülsoy, S., & Özkan, K. (2025). Species distribution modeling of red hawthorn (Crataegus monogyna Jacq.) in response to climate change. Šumarski list, 149(5-6). Thoisy, B., Duron, O., Epelboin, L., Musset, L., Quénel, P., Roche, B., Binetruy, F., Briolant, S., Carvalho, L., Chavy, A., Couppié, P., Demar, M.,
LİKEN TEMELLİ TÜR DAĞILIM HARİTALARI: EKOSİSTEMLERDE . . . 45 Douine, M., Dusfour, I., Epelboin, Y., Flamand, C., Franc, A., Ginouvès, M., Gourbière, S., Houël, E., Kocher, A., Lavergne, A., Le Turnier, P., Mathieu, L., Murienne, J., Nacher, M., Pelleau, S., Prévot, G., Rousset, D., Roux, E., Schaub, R., Talaga, S., Thill, P., Tirera, S., & Guégan, J.-F. (2021). Ecology, evolution, and epidemiology of zoonotic and vector-borne infectious diseases in French Guiana: Transdisciplinarity does matter to tackle new emerging threats. Infection, Genetics and Evolution, 93, 104916. Tufan Çetin, Ö., & Sümbül, H. (2010). Hava kirliliğinin belirlenmesinde likenlerin kullanımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1(2), 73-85. U.S. Forest Service. (2025). National Lichens & Air Quality Database and Clearinghouse. U.S. Department of Agriculture, Forest Service. https://www. fs.usda.gov/air/lichen/ Vingiani, S., De Nicola, F., Purvis, W. O., Concha-Graña, E., MuniateguiLorenzo, S., López-Mahía, P., Giordano, S., & Adamo, P. (2015). Active biomonitoring of heavy metals and PAHs with mosses and lichens. Water, Air, & Soil Pollution, 226, 240. Yatawara, M., & Dayananda, N. (2019). Use of corticolous lichens for the assessment of ambient air quality along rural–urban ecosystems of tropics: a study in Sri Lanka. Environmental Monitoring and Assessment, 191(3), 179. Yavuz, M. (2025). Likenler: Tıp, bilim ve tarih kesişiminde bir simbiyoz hikâyesi. Nobel Akademik Yayıncılık. Yavuz, Y. (2011). Sündiken dağları (Eskişehir) likenlerinin habitat ve substrata bağlı olarak dağılımı (Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi (Türkiye)).
47 BÖLÜM III KUŞLARDAKİ FONKSİYONEL KARAKTERLERİN TÜR DAĞILIM MODELLEMESİNDE KULLANIMI TheuseofFunctıonalTraitsinSpecies DistributionModelingofBirds *Halil SÜEL & Gülşah YILMAZ & Oğuzhan ERFİDAN *(Doç. Dr.) Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Sütçüler Prof. Dr. Hasan Gürbüz Meslek Yüksekokulu, Ormancılık Bölümü, Isparta, Türkiye *E mail: [email protected] ORCID: 0000-0003-3469-4816 1. Giriş Kuşların dağılımı ve çevresel değişimlere verdikleri tepkiler, ekoloji çalışmalarında uzun süredir araştırılan temel konulardandır. Tür dağılım modelleri (SDM) çoğunlukla iklim ve çevresel değişkenlerine dayanarak türlerin potansiyel yayılış alanlarını tahmin etmektedir; ancak bu modeller çoğu kez türlerin biyolojik özelliklerini dikkate almamaları nedeniyle gerçek ekolojik tepkileri sınırlı biçimde yansıtır. Fonksiyonel karakter temelli modellerin yükselişi bu sınırlamayı aşarak, türlerin yalnızca nerede bulunabileceğini değil, neden ve hangi işlevsel özelliklerle orada yaşayabildiğini de açıklamaya yönelmiştir (Tobias vd., 2022). Fonksiyonel karakterler bir türün yaşama ortamıyla etkileşim biçimini tanımlayan morfolojik, fizyolojik, davranışsal ve yaşam öyküsü özelliklerini kapsar. Kuşlar açısından bu özellikler; vücut kütlesi, kanat biçimi, gaga uzunluğu, besin genişliği, göç ve üreme davranışı ve habitat tercihi gibi pek çok farklı değişkenleri içerir. Bu karakterler, enerji kullanımı, hareketlilik, besin zincirindeki yer ve habitat kaynak kullanımı gibi süreçlerle doğrudan ilişkilidir. Dolayısıyla fonksiyonel çeşitlilik, yalnızca tür sayısına değil, canlı toplumlarının
48 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ ekolojik işlev kapasitesine yönelikte bilgi sağlar. Fonksiyonel açıdan zengin canlı toplumların, iklim değişikliği veya habitat bozulması karşısında daha dirençli ekosistemler oluşturduğunun gözlenmesiyle (Marjakangas vd., 2022) bu konu daha da önem kazanmıştır. Fonksiyonel karakterlerin kullanımı biyoçeşitlilik–ekosistem fonksiyon ilişkilerini çözümlemede güçlü bir yaklaşımdır. Kuşlar özellikle, geniş trofik aralıkları ve yüksek hareketlilikleri sayesinde tohum yayılımı, polinasyon, leş temizliği, böcek kontrolü ve besin döngüsü gibi birçok ekosistem hizmetinde belirleyici rol oynar. Bu nedenle kuşların sağladığı bu hizmetlerin mekânsal değişimini doğru biçimde modellemek, yalnızca türün varlığını değil, aynı zamanda bu işlevleri mümkün kılan biyolojik özelliklerin dağılımını da anlamayı gerektirir (Şekercioğlu, 2016). Fonksiyonel karakterlerin tür dağılım modellerine entegre edilmesini mümkün kılan en önemli gelişmelerden birisi de küresel veri tabanlarının oluşturulması olmuştur. Bu veri setlerinden biri olan AVONET veri seti 11 000’den fazla kuş türü için vücut, kanat, kuyruk, tarsus ve gaga ölçümleri gibi morfolojik veriler ile ekolojik kategorileri bir araya getirir. Bu veriler, türlerin yayılım potansiyeli, beslenme stratejisi ve hareket kabiliyeti gibi ekolojik özellikleriyle doğrudan ilişkilidir. Küresel iklim değişikliği, arazi kullanımı veya çevresel değişimler nedeniyle zaman içinde türlerin nasıl yer değiştireceğine ilişkin hazırlanan gelecek projeksiyonlarında da kullanımları mümkündür (Tobias vd., 2022). Diğer bir veri tabanı EltonTraits 1.0 (Wilman vd., 2014), türlerin beslenme yapısı, habitat kullanımı ve aktivitelere ilişkin bilgilerle trofik niş değişkenlerinin modellenmesini kolaylaştırmıştır. Bu veri kaynakları, tür dağılım modellemesinde sadece çevresel değişkenlerin değil, aynı zamanda fonksiyonel özelliklerin mekânsal değişiminin de hesaba katılmasına olanak verir. Günümüzde birçok tür dağılım modelleme çalışması bu iki veri seti sayesinde iklimsel ve fonksiyonel niş arasındaki ilişkiyi aynı anda değerlendirebilmektedir (Warmer vd., 2025). Kuşlarda tür dağılım modellemesi genelde sıcaklık, yağış, arazi kullanımı ve topografya gibi çevresel ve iklim değişkenlerine dayanır. Ancak aynı iklim koşullarında farklı biyolojik özelliklere sahip türlerin farklı tepkiler verdiği bilinmektedir. Bu nedenle, türe özgü faktörler kuşların coğrafi dağılım alanlarındaki kaymalarını açıklamada iklim değişkenlerine dayalı uygunluk/dağılım modellerinden daha iyi tahmin sağlayabilir (Warmer vd., 2025). Bir alandaki kuş bolluğu ve tür sayısı, orman yapısı ve besin kaynakları gibi çevresel faktörlerle açıklansada bu etkiler dolaylı olarak eko-morfolojik karakterler aracılığıyla gerçekleşmektedir; bu da kuş
KUŞLARDAKİ FONKSİYONEL KARAKTERLERİN TÜR DAĞILIM . . . 55 2.9.Genelyöntemseldeğerlendirme Bu yöntemsel çerçeve, iklim değişikliği ve çevresel gradyanlar altında fonksiyonel ekolojik–mekânsal modelleme bütünleştirilmesine dayanmaktadır. Fonksiyonel karakterlerin tür dağılım modelleme kullanımı, kuşların yalnızca alansal dağılım modellerini değil, aynı zamanda ekosistem hizmetlerindeki fonksiyonel rollerini de tahmin etmeye olanak tanır. 3. Bulgular 3.1.Fonksiyoneldeğişkenlerintürdağılımmodellerinekatkısı Fonksiyonel değişkenlerin tür dağılım modellerine dâhil edilmesi, kuşların çevresel değişkenlere verdiği tepkilerin açıklanmasında önemli bir iyileşme sağlamıştır. Klasik çevresel modeller yalnızca sıcaklık, yağış ve habitat örtüsünü açıklayıcı olarak kullandığında türlerin varlık olasılıkları %60–70 doğruluk düzeyinde tahmin edilebilmiştir; oysa fonksiyonel değişkenlerin (örneğin kanat oranı, vücut kütlesi, diyet genişliği, göç durumu) eklenmesiyle modelin AUC değerleri ortalama 0.82–0.93 aralığına yükselmiştir (Warmer vd., 2025). Bu iyileşme özellikle göçmen türlerde belirginleşmiştir. Uzun mesafe göç eden türlerin mesafe değişimleri, kanat biçimi ve vücut kütlesiyle güçlü şekilde ilişkilidir. Kanat oranı yüksek türler, iklim değişikliğine bağlı kuzey yönlü uçuş mesafesi genişlemesini daha hızlı gerçekleştirebilmiştir. Bu bulgu, fonksiyonel karakterlerin mekânsal esneklik ve iklim duyarlılığı arasında doğrudan bağlantı kurduğunu göstermektedir (Warmer vd., 2025; Marjakangas vd., 2022; Tobias vd., 2022). Duan vd. (2025) tarafından yürütülen leşçil kuş toplulukları üzerine çalışmalarda ise, vücut büyüklüğü ve gagayla ilişkili trofik kapasitenin, leş bulunabilirliği ve habitat açıklığı gibi çevresel değişkenlere kıyasla dağılımı daha iyi açıkladığı görülmüştür. Bu sonuçlar, çevresel faktörlerin “kısıtlayıcı” değil, fonksiyonel karakterlerle etkileşimli biçimde tür dağılımını belirlediğini göstermektedir. 3.2.Modelperformansınınfonksiyonelçeşitlilikleilişkisi Fonksiyonel çeşitlilik indeksleri (FRic, FDis, FEve), tür dağılım modellerinin açıklayıcılığını artırmakla kalmamış, aynı zamanda topluluk düzeyindeki dayanıklılığın göstergesi olmuştur. Marjakangas vd. (2022), Avrupa ve Asya kuş topluluklarında, fonksiyonel zenginliği (FRic) yüksek olan bölgelerin iklim değişikliğine bağlı menzil daralmalarına karşı %25 oranında daha düşük duyarlılık gösterdiğini bildirmiştir.
56 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Fonksiyonel yayılım (FDis) ve eşitlik (FEve) değerleri yüksek olan topluluklarda ise habitat kaybı etkileri zayıflamıştır. Fonksiyonel çeşitliliğin yüksek olduğu ekolojik topluluklarda, farklı ekolojik rollere sahip türlerin birbirini tamamlayıcı biçimde işlev görmesi, ekosistemlerin çevresel dalgalanmalara karşı tamponlama kapasitesini artırmaktadır. Bu durum, fonksiyonel tamamlayıcılık ilkesine dayanmaktadır; yani türler benzer kaynakları farklı biçimlerde kullanarak ekosistemin genel işlevselliğini sürdürürler (Pakeman, 2013; Pla vd., 2012). Nitekim, fonksiyonel karakter çeşitliliği arttıkça, enerji akışı ve madde döngüsü gibi temel ekosistem süreçlerinin sürekliliği güçlenmekte, bu da sistemin çevresel değişkenlere karşı direnç ve esneklik düzeyini yükseltmektedir (Matuoka vd., 2020). Aynı habitatta hem böcekçil hem de tohumcul kuş türlerinin birlikte bulunması, bu tamamlayıcılığın tipik bir örneğini oluşturmaktadır. Böcekçil türler biyotik baskıların (örneğin zararlı popülasyonları) kontrolünde rol oynarken, tohumcul türler bitki örtüsünün yenilenmesini ve enerji akışının sürekliliğini sağlar. Bu trofik çeşitlilik, ekosistem hizmetlerinin mekânsal ve zamansal ölçekte dengelenmesine katkı verir (Marie Montenegro & RuedaHernández, 2025; Guerrero vd., 2024). Benzer biçimde, beslenme loncası çeşitliliğinin yüksek olduğu kuş topluluklarında çevresel gradyanlara bağlı dağılım farklılıklarının azaldığı, yani türlerin çevresel değişimlere karşı daha stabil fonksiyonel tepkiler gösterdiği rapor edilmiştir (Marjakangas vd., 2022). Fonksiyonel çeşitliliğin yalnızca ekosistem süreçlerinin sürekliliğini değil, aynı zamanda model kararlılığını da artırdığını ortaya koymaktadır. Dolayısıyla fonksiyonel çeşitlilik, tür dağılım modellerinde hem biyolojik hem metodolojik bir “istikrar göstergesi” olarak değerlendirilebilir (Duan vd., 2025; Marjakangas vd., 2022). 3.3.İklimvefonksiyoneltepkiler Fonksiyonel karakterler, iklim özellikleri boyunca türlerin dağılım desenlerinde belirleyici bir rol oynamaktadır. Marjakangas vd. (2022)’nin analizlerine göre, sıcaklık değişkenliği (bio4) ve yağış mevsimselliği (bio15) fonksiyonel karakter bileşiminde yönlendirici etkilere sahiptir. Sıcaklık dalgalanmalarının yüksek olduğu bölgelerde göçmen türlerin, nemli bölgelerde ise meyveyle beslenen türlerin baskın hale geldiği belirlenmiştir. Warmer vd. (2025) çalışmalarında, iklimsel değişkenlerle türlerin içsel özellikleri arasında etkileşim terimleri modele dâhil edilmiştir. Sonuçta, modelin açıklayıcılığı yalnızca çevresel değişkenlerle %56 iken, fonksiyonel
KUŞLARDAKİ FONKSİYONEL KARAKTERLERİN TÜR DAĞILIM . . . 57 etkileşimlerin eklenmesiyle %74’e çıkmıştır. Bu, fonksiyonel değişkenlerin iklimsel niş genişliği üzerinde belirleyici etkisini doğrulamaktadır. Neotropik bölge verileri (Marínez-Ruiz & Rueda-Hernández, 2024) de bu bulguları destekler niteliktedir: yıllık yağış gradyanında, fonksiyonel zenginlik (FRic) ile yağış miktarı arasında doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur. Yani, aşırı nemli veya çok kuru bölgelerde işlevsel farklılaşma azalmaktadır; optimum koşullar ise fonksiyonel nişlerin çeşitlenmesini teşvik etmektedir. 3.4.Arazikullanımıvehabitatparçalanmasınınetkisi Fonksiyonel SDM (tür dağılım modelleri) sonuçları, habitat parçalanmasının yalnızca tür kaybına değil, aynı zamanda işlevsel rollerin yeniden dağılımına neden olduğunu göstermektedir. Guerrero vd. (2024), Avrupa tarım arazilerinde arazi kullanım yoğunluğunun artmasıyla böcekçil ve tohumcul türlerin fonksiyonel eşitlik değerlerinin düştüğünü, buna karşın omnivor türlerin nispi payının arttığını bildirmiştir. Bu durum, fonksiyonel rollerin homojenleşmesi olarak yorumlanmıştır. Benzer biçimde, Renner vd. (2024) orman kuş topluluklarında orman yapısının karmaşıklığı arttıkça hem tür çeşitliliğinin hem de fonksiyonel zenginliğin yükseldiğini, ancak yapısal bozulmanın bu ilişkiyi tersine çevirdiğini göstermiştir. Model çıktıları, özellikle kanat oranı yüksek ve gaga uzunluğu büyük türlerin açık habitatlarda, kısa kanatlı ve böcekçil türlerin ise yoğun ormanlarda daha yüksek uygunluk değerlerine sahip olduğunu göstermiştir. 3.5.Ekosistemhizmetleriylefonksiyoneldağılımınbağlantısı Fonksiyonel değişkenlere dayanan tür dağılım modelleri (SDM), kuşların sağladığı ekosistem hizmetlerinin nerede yoğunlaştığını da gösterir. Leşçil kuşlarda vücut büyüklüğü ve gagaya bağlı beslenme kapasitesi kritik özelliklerdir; bu türler sıcak ve orman örtüsünün düşük olduğu bölgelerde en yüksek uygunluğu sergiler (Marie Montenegro vd., 2025). Bu bulgu, leşlerin parçalanması (Enerji dönüşümü) hizmetinin belirli iklim bölgelerinde yoğunlaştığını düşündürür (Marie Montenegro vd., 2025). Daha geniş çerçevede, tohum dağıtıcılar ılıman/subtropikal ormanlarda, leşçiler kurak– yarı kurak alanlarda, böcekçiller ise tarım–orman geçiş zonlarında daha yüksek uygunluk gösterir (Şekercioğlu, 2016). Sonuç olarak, fonksiyonel SDM’ler hem tür dağılımını hem de ekosistem hizmetlerinin mekânsal potansiyelini güvenilir biçimde öngörebilir (Marie Montenegro vd., 2025; Şekercioğlu, 2016).
58 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ 3.6.Fonksiyonelbenzersizlikvetürkaybıriski Fonksiyonel SDM analizleri, fonksiyonel benzersizliği yüksek türlerin ekosistem süreçlerinde orantısız öneme sahip olduğunu ortaya koymuştur. Ali vd. (2023), kuş soylarının yok olması durumunda fonksiyonel çeşitliliğin %12–25 oranında azalacağını, çünkü bazı türlerin topluluk içinde benzersiz roller üstlendiğini belirtmiştir. Bu türler genellikle büyük vücutlu, uzun ömürlü ve düşük üreme hızına sahip kuşlar olarak belirlenmiştir. Model çıktılarında bu türlerin uygunluk alanlarının daralması, yalnızca tür kaybı anlamına değil, fonksiyonel boşlukların oluşmasına da karşılık gelmektedir. 3.7.Türkiyeekosistemlerindenörnekbulgular Türkiye kuş toplulukları üzerinde yapılan uygulamalarda elde edilen bulgular, küresel eğilimlerle örtüşmektedir: • Göçmen türlerde: Uzun menzilli göçmenlerin yüksek kanat oranına sahip oldukları ve bu nedenle ısınan bölgelerde kuzeye doğru menzil kaymalarının daha belirgin olduğu saptanmıştır. • Orman kuşlarında: Yuva tipi (ağaç kovuğu/yer yuvası) ve ebeveyn bakım süresi, habitat parçalanmasıyla doğrudan ilişkilidir; karmaşık orman yapısına sahip alanlarda fonksiyonel çeşitlilik maksimuma ulaşmıştır. • Step kuşlarında: Beslenme loncaları arasında belirgin farklılıklar gözlenmiş; tohumcul türler kurak alanlarda, böcekçiler tarım–doğa geçiş zonlarında yüksek uygunluk göstermiştir. Bu sonuçlar, fonksiyonel SDM yaklaşımının Türkiye’nin heterojen ekosistemlerinde hem yerel hem de bölgesel ölçekte uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Bulguların genel değerlendirmesi üç ana sonuca işaret etmektedir: 1. Fonksiyonel değişkenlerin modele süreçlerine dahil edilmesi, tür dağılım modellerinin ekolojik gerçekliğini önemli ölçüde artırmıştır. 2. Fonksiyonel çeşitlilik, habitat kaybı ve iklim değişikliğine karşı ekosistem dayanıklılığını açıklayan güçlü bir göstergedir. 3. Fonksiyonel tür dağılım modellemesi yaklaşımı, kuş topluluklarının ekosistem hizmetlerindeki mekânsal rollerini görünür kılarak koruma biyolojisine yeni bir perspektif kazandırmaktadır.
KUŞLARDAKİ FONKSİYONEL KARAKTERLERİN TÜR DAĞILIM . . . 59 4. Sonuç ve Tartışma Kuş toplumlarının mekânsal düzenini yalnızca çevresel değişkenlerle açıklamak, ekosistem süreçlerini anlamada çoğu zaman yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada sunulan bulgular, fonksiyonel karakterlerin tür dağılım modellemesine entegre edilmesinin ekolojik anlamda açıklayıcılığı önemli ölçüde artırdığını ortaya koymuştur. Fonksiyonel karakterler, türlerin çevreye uyum biçimlerini temsil eder; bu nedenle çevresel değişkenlerle birlikte kullanıldığında model yalnızca “nerede yaşar?” sorusuna değil, aynı zamanda “hangi özellikleri sayesinde orada yaşayabilir?” sorusuna da yanıt verir. Bu yönüyle fonksiyonel tür dağılım modelleme yaklaşımı, klasik niş modellemeyi mekanistik bir çerçeveye taşımaktadır. Warmer vd. (2025)’in de belirttiği gibi, içsel (intrinsic-türe özgü) özellikler çevresel uygunluk kadar güçlü öngörü gücüne sahiptir. Özellikle göç davranışı, kanat morfolojisi ve beslenme tipi gibi karakterler, iklim değişikliğine bağlı menzil kaymalarının hızını ve yönünü belirleyen başlıca faktörlerdir. Sonuçlar, kuş türlerinin dağılımını şekillendiren çevresel filtrelerin, fonksiyonel özellikler aracılığıyla işlediğini göstermektedir. Bu bulgu, topluluk düzeyinde fonksiyonel çevresel filtreleme hipotezini desteklemektedir (Renner vd., 2024). Fonksiyonel çeşitlilik, tür sayısına dayalı ölçütlerden farklı olarak, ekosistemlerin işlevsel kapasitesini doğrudan yansıtır. Bu çalışmada değerlendirilen veriler, yüksek fonksiyonel çeşitliliğe sahip kuş topluluklarının hem iklim değişkenliğine hem de habitat parçalanmasına karşı daha dirençli olduğunu göstermiştir (Marjakangas vd., 2022). Bu dayanıklılığın temelinde fonksiyonel tamamlayıcılık ilkesi yatmaktadır: türler birbirinin yerini alabilecek benzer işlevler üstlendiğinde ekosistem süreçleri süreklilik kazanır. Bu durum, özellikle Türkiye gibi iklimsel gradyanı geniş coğrafyalarda önem taşır. Fonksiyonel çeşitliliğin zengin olduğu orman–step geçiş bölgeleri hem biyoçeşitliliği hem de ekosistem hizmetlerini sürdürebilme kapasitesini korumaktadır. Böylece fonksiyonel yaklaşım, yalnızca dağılım desenlerinin değil, ekosistem istikrarının mekânsal tahmininde de kullanılabilir hale gelmektedir. Guerrero vd. (2024) ve Ali vd. (2023) çalışmalarında gösterildiği gibi, küresel ölçekte habitat dönüşümü ve tür kayıpları fonksiyonel benzersizliği yüksek türleri orantısız biçimde etkilemektedir. Büyük vücutlu, düşük üreme oranlı ve trofik açıdan uzmanlaşmış türlerin yok olması, ekosistemlerde
60 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ fonksiyonel boşluklar yaratmaktadır. Bu boşluklar, enerji akışı, tohum yayılımı ve leş temizliği gibi süreçlerin zayıflamasına yol açmaktadır. Fonksiyonel tür dağılım modellemeleri bu kayıpların mekânsal haritalanmasını mümkün kılarak, koruma planlamasında “öncelikli işlev alanlarını” belirlemeye yardımcı olur. Örneğin, leşçil kuşların yüksek uygunluk alanları (Marie Montenegro vd., 2025) yalnızca tür koruma açısından değil, aynı zamanda besin döngüsü ve hastalık kontrolü gibi hizmetlerin sürdürülebilirliği açısından da stratejik öneme sahiptir. Bu bulgu, tür koruma biyolojisinin işlevsel çeşitlilik temelli yaklaşımlarla bütünleştirilmesi gerektiğini göstermektedir. İklim değişikliği kuş dağılımını belirleyen başlıca çevresel güçlerden biridir; ancak bu etkinin yönü ve şiddeti türlerin fonksiyonel özelliklerine bağlı olarak farklılaşır. Marínez-Ruiz ve Rueda-Hernández (2024) ve Warmer (2025), sıcaklık artışlarının genel olarak fonksiyonel zenginliği artırabileceğini, ancak yağış rejimindeki değişkenliğin bu etkiyi tersine çevirebileceğini göstermiştir. Bu, fonksiyonel SDM’lerin iklim senaryolarına dayalı öngörülerde kullanıldığında mekânsal olarak heterojen sonuçlar üretebileceğini göstermektedir. Fonksiyonel özelliklerin bu bağlamda iki yönlü etkisi vardır: • Tamponlayıcı etki: Farklı işlevlerin bir arada bulunması, ekosistemi iklim dalgalanmalarına karşı korur. • Duyarlılık artırıcı etki: Fonksiyonel açıdan benzersiz türlerin kaybı, sistemin adaptasyon kapasitesini azaltır. Dolayısıyla geleceğe dönük dağılım modellemelerinde, yalnızca çevresel uygunluk değil, fonksiyonel adaptasyon potansiyeli de dikkate alınmalıdır. Türkiye, Avrupa–Sibirya, Akdeniz ve İran–Turan biyocoğrafik bölgelerinin kesişiminde yer alması nedeniyle fonksiyonel ekoloji açısından yüksek bir heterojenlik gösterir. Bu çalışmanın sonuçlarına göre, Türkiye’deki kuş topluluklarının fonksiyonel karakterleri bölgesel iklim gradyanlarına paralel olarak çeşitlenmektedir: • Batı ve Orta Anadolu stepleri: Tohumcul ve leşçil türler baskındır; enerji geri dönüşümü ve madde döngüsü süreçleri öne çıkar. • Karadeniz ormanları: Böcekçil ve ağaç kovuğu yuvalayan türler ağırlıktadır; zararlı kontrolü ve tohum yayılımı hizmetleri yoğundur.
KUŞLARDAKİ FONKSİYONEL KARAKTERLERİN TÜR DAĞILIM . . . 61 • Doğu Anadolu yüksek platoları: Göçmenlik oranı yüksek, vücut kütlesi düşük türlerin hâkimiyeti görülür; bu, iklimsel değişkenliğe adaptif bir yanıt olarak değerlendirilebilir. Bu bulgular, Türkiye’de fonksiyonel tür dağılım modellemesi yaklaşımının koruma önceliklerinin mekânsal belirlenmesinde güçlü bir araç olabileceğini göstermektedir. Örneğin, fonksiyonel çeşitliliği yüksek alanlar “ekolojik tampon bölgeler” olarak değerlendirilebilir. Bu çalışmada kullanılan fonksiyonel SDM yaklaşımı, Tobias (2022) ve Wilman (2014) tarafından geliştirilen veri temelleri üzerine kuruludur. Fonksiyonel karakterlerin model performansına katkısı Renner vd. (2024) ve Duan vd. (2025) tarafından da doğrulanmıştır. Fonksiyonel değişkenlerin modele dâhil edilmesi, klasik çevresel modellerin tahmin hatalarını ortalama %15–20 oranında azaltmıştır. Bu bulgu, fonksiyonel modellemenin yalnızca teorik bir yenilik değil, istatistiksel bir üstünlük de sağladığını göstermektedir. Bununla birlikte, bazı sınırlılıklar devam etmektedir: • Fonksiyonel veri tabanları her tür için eşit coğrafi temsile sahip değildir. • Davranışsal değişkenler zamana bağlı değişkenlik gösterir, ancak modellerde çoğu kez statik kabul edilir. • Fonksiyonel çeşitlilik metrikleri, bolluk verisi eksikliğinde yalnızca varlık temelli olarak hesaplanmaktadır. Bu sınırlılıklar, model sonuçlarının temkinli yorumlanmasını gerektirir. Ancak genel eğilim, fonksiyonel modellemenin biyoçeşitliliğin dinamik doğasına daha uygun bir açıklama sunduğu yönündedir. Bu açıklamalar değerlendirildiğinde fonksiyonel tür dağılım modellemelerinin koruma biyolojisine üç temel katkısı bulunmaktadır: • Öncelikli işlev alanlarının belirlenmesi: Yalnızca tür zenginliği değil, fonksiyonel rollerin mekânsal dağılımı da korunacak alan seçiminde dikkate alınmalıdır. • Ekosistem hizmetlerinin sürdürülebilirliği: Fonksiyonel çeşitliliğin korunması, zararlı kontrolü, tohum yayılımı, leş temizliği gibi hizmetlerin devamlılığını sağlar. • İklim değişikliğine uyum stratejileri: Göçmen türlerin fonksiyonel karakterlerine dayalı modeller, gelecekteki menzil değişimlerini öngörmede kullanılabilir.
62 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Bu yönleriyle fonksiyonel yaklaşım, ekosistem yönetiminde biyolojik çeşitliliğin işlevsel boyutunun merkeze alınmasını önerir. Fonksiyonel tür dağılım modellemesi yaklaşımının geliştirilmesi için birkaç yeni araştırma alanı öne çıkmaktadır: • Genetik ve fonksiyonel verilerin entegrasyonu: Filogenetik uzaklıkların fonksiyonel farklılıklarla birlikte değerlendirilmesi, adaptif kapasiteyi daha doğru yansıtacaktır. • Zamansal modeller: Fonksiyonel özelliklerin mevsimsel değişimini izleyen dinamik SDM’ler geliştirilebilir. • Yapay zekâ destekli modelleme: Makine öğrenmesi algoritmaları, fonksiyonel verilerin çok boyutlu doğasını daha iyi temsil edebilir. • Yerel ölçekte veri üretimi: Türkiye gibi veri eksikliği olan bölgelerde yerel morfolojik ölçümler ve davranış kayıtları, küresel veri tabanlarını tamamlayıcı bir rol üstlenebilir. Bu çalışma göstermektedir ki, fonksiyonel karakterlerin tür dağılım modellerine entegrasyonu yalnızca istatistiksel doğruluğu artırmakla kalmaz, aynı zamanda ekolojik anlam derinliğini güçlendirir. Fonksiyonel özellikler, kuş topluluklarının çevresel değişimlere tepkisini belirleyen temel biyolojik mekanizmalardır. Bu nedenle, geleceğin biyoçeşitlilik koruma politikalarında türlerin isimlerinden çok, ekosistemdeki rollerinin ön planda olduğu yeni bir paradigma gereklidir. Fonksiyonel ekoloji ile mekânsal modellemenin buluştuğu bu yeni dönem hem ekosistem hizmetlerinin korunması hem de iklim değişikliğine uyum stratejilerinde kuşların rolünü yeniden tanımlamaktadır. 5. Öneriler Küresel veri tabanları (AVONET, EltonTraits) kuş türlerinin morfolojik ve davranışsal karakterleri için büyük bir kaynak sunmakla birlikte, bu veriler çoğu zaman bölgesel düzeyde temsiliyet eksikliği taşımaktadır. Türkiye, coğrafi konumu ve habitat çeşitliliği nedeniyle fonksiyonel karakterlerin değişiminde önemli bir “biyolojik köprü” işlevi görmektedir. Bu nedenle, yerel ölçüm verilerinin (örneğin tarsus, kanat uzunluğu, gaga boyu gibi morfometrik karakterler) sistematik olarak toplanması, uluslararası veri setlerine entegre edilmesi gerekmektedir. Üniversiteler, doğa koruma kuruluşları ve kuş gözlem toplulukları arasında bu konuda standart veri paylaşım protokolleri geliştirilebilir.
KUŞLARDAKİ FONKSİYONEL KARAKTERLERİN TÜR DAĞILIM . . . 63 Tür dağılım modelleri hâlihazırda birçok ÇED (Çevresel Etki Değerlendirme) ve habitat yönetimi uygulamasında kullanılmaktadır; ancak bunlar genellikle yalnızca tür varlığı temelindedir. Fonksiyonel SDM’lerin bu sürece dahil edilmesi, habitat kaybı veya iklim değişikliğinin ekosistem fonksiyonları üzerindeki etkilerini de görünür kılar. Bu yaklaşım, özellikle yaban hayatı koridorları, yeniden yabanlaştırma planları ve doğa temelli çözümler projelerinde karar vericilere daha bilimsel bir dayanak sağlayacaktır. Geleneksel korunan alan planlamasında tür zenginliği veya endemizm düzeyi temel alınmaktadır. Ancak fonksiyonel çeşitlilik göstergeleri özellikle FRic ve Rao’s Q ekosistem süreçlerinin sürdürülebilirliği açısından daha anlamlıdır. Bu nedenle korunan alan ağları planlanırken, yüksek fonksiyonel çeşitlilik bölgeleri öncelikli ilan edilmelidir. Türkiye için bu, özellikle İç Anadolu–Toros geçiş zonu, Çoruh vadisi ve Gediz deltası gibi alanların yeniden değerlendirilmesi anlamına gelir. Gelecekteki araştırmalar, yalnızca fonksiyonel değil, aynı zamanda filogenetik çeşitliliği de modellemelere dâhil etmelidir. Çünkü yakın akraba türler genellikle benzer işlevsel özelliklere sahiptir; bu durum, birbirinin yerine alma potansiyelini etkiler. Fonksiyonel ve filogenetik metriklerin birlikte kullanılması, tür kaybı durumunda ekosistem hizmetlerinde ne kadar “boşluk” oluşacağını daha doğru öngörmeyi sağlar. Bu yaklaşım, Ali vd. (2023)’ün vurguladığı “fonksiyonel benzersizlik” kavramının mekânsal boyutuna katkı sunar. Fonksiyonel SDM’ler, gelecekteki iklim senaryolarına uyarlanarak fonksiyonel risk haritaları üretmekte kullanılabilir. Bu haritalar, hangi bölgelerde fonksiyonel rollerin azalacağını gösterebilir. Özellikle göçmen türlerin menzil kaymalarıyla birlikte ekosistem hizmetlerinde mekânsal boşluklar oluşma riski analiz edilebilir. Türkiye ölçeğinde bu analizler, tarım alanlarında zararlı kontrolü veya orman ekosistemlerinde tohum yayılımı gibi hizmetlerin gelecekteki sürdürülebilirliği açısından önleyici bilgi sağlar. Fonksiyonel karakterlerin en somut uygulama alanlarından biri, ekosistem hizmetleri haritalamasıdır. Kuşların tohum yayılımı, polinasyon, leş temizliği, zararlı kontrolü gibi rollerinin mekânsal olarak modellenmesi, doğrudan ekonomik ve sosyal fayda sağlayan bilgiler üretir. Bu nedenle, tarım ve orman politikalarında fonksiyonel grupların (örneğin leşçiler, böcekçiler) koruma öncelikleri açıkça tanımlanmalıdır. Ekosistem hizmeti haritaları, belediyeler ve yerel yönetimler tarafından doğa temelli planlama araçları olarak kullanılabilir.
64 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Fonksiyonel değişkenlerin çok boyutlu yapısı, klasik istatistiksel modellerin ötesinde algoritmalarla temsil edilebilir. Bu nedenle, derin öğrenme (Deep Learning) ve grup öğrenme (Ensemble) yaklaşımlarının fonksiyonel SDM’lerde test edilmesi önerilmektedir. Örneğin Random Forest veya XGBoost algoritmaları, fonksiyonel değişkenler arasındaki doğrusal olmayan etkileşimleri daha iyi öğrenebilir. Bu yaklaşım, özellikle karmaşık habitatlarda (örneğin orman-mozaik alanlar, tarım geçiş zonları) model doğruluğunu artıracaktır. Ayrıca görüntü tabanlı morfolojik veri (örneğin müze örneklerinden fotometrik ölçümler) ile yapay zekâ destekli otomatik karakter çıkarımı da gelecekte önemli bir araştırma alanı olarak değerlendirilebilir. Fonksiyonel ekoloji, yalnızca akademik değil, aynı zamanda politika ve toplum düzeyinde de benimsenmesi gereken bir yaklaşımdır. Bu nedenle: • Üniversitelerde ekolojik modelleme derslerinde fonksiyonel çeşitlilik kavramı örneklerle öğretilmelidir. • Kuş gözlem toplulukları veri toplama süreçlerine fonksiyonel gözlem parametrelerini (beslenme tipi, yuvalama biçimi vb.) eklemelidir. • Karar vericiler için fonksiyonel çeşitlilik–ekosistem hizmeti ilişkisini sadeleştiren rehber dokümanlar hazırlanmalıdır. Bu farkındalık, koruma biliminin “tür odaklı” klasik yaklaşımını “işlev odaklı” çağdaş ekolojiye dönüştürmede önemli bir adım olacaktır. Fonksiyonel karakterlerin tür dağılım modellemelerinde kullanılmasına yönelik bu kitap bölümü, Türkiye’de ekolojik modelleme alanında yeni bir dönemin eşiğini temsil etmektedir. Bu yaklaşımın geniş ölçekte uygulanabilmesi için üç bileşenin bir araya gelmesi gereklidir: 1. Veri altyapısı (fonksiyonel, çevresel, dağılım verileri), 2. Analitik kapasite (istatistiksel ve mekânsal modelleme bilgisi), 3. Politik irade (ekosistem hizmetlerinin karar süreçlerine dahil edilmesi). Bu üç boyut birlikte geliştirildiğinde, fonksiyonel tür dağılım modellemeleri yalnızca akademik bir yöntem değil, doğa koruma planlamasının temel aracı haline gelecektir.
TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI . . . 71 da son derece önemli bir alan olmasına zemin hazırlamıştır. Yaklaşık 485 kuş türü kaydedilmiş olup bunların 300’e yakını düzenli üreyen veya göçmen statüsündedir (Kiziroğlu, 2008; Türkoğlu & Yılmaz, 2022). Türkiye’nin topoğrafik çeşitliliği, kuş türlerinin farklı ekosistem hizmetleri üretmesine de olanak tanımaktadır. Böcek ve kemirgen kontrolü, leş ile beslenme sonucu hayvansal atıkların temizlenmesi, ekotrizm katkısı gibi hizmetler sunmaktadır (Türkoğlu & Yılmaz, 2022). Örneğin; baykuşlar kemirgen kontrolü, kırlangıçlar böcek kontrolü, akbabalar leşlerim temizlenmesi, flamingolar ekoturizm, leylekler kültürel hizmetlere örnek olarak verilebilir. Türkiye de daha birçok kuş tür bu özellikleriyle sınıflandırılması mümkündür. Kuş temelli ekosistem hizmeti çalışmaları, yalnızca doğa koruma açısından değil aynı zamanda iklim değişikliğine uyum, kırsal kalkınma ve kültürel miras yönetimi açısından da stratejik bir öneme sahip olduğu söylenmektedir (Anderson vd., 2010; Scholes, 2016; Runting vd., 2016). Türkiye açısından değerlendirilecek olursa; sürdürebilir koruma, iklim değişikliğine uyum, ekolojik ve ekonomik kazanımlar için kuş temelli ekosistem hizmeti çalışmalarına önem verilmesi kaçınılmaz olarak düşünülmektedir. 2. Materyal ve Metot 2.1.ÇalışmanınAmacıveKapsamı Bu çalışma, Türkiye’deki kuş türlerinin ekosistem hizmetlerine katkılarını ekolojik, ekonomik, kültürel değerler başta olmak üzere farklı boyutları incelemeyi amaçlamaktadır. Konu ile ilgili, 2000–2025 yılları arasındaki ulusal ve uluslararası yayınlardan faydalanarak değerlendirme yapılmıştır. Çalışmanın amacı, kuşların dört ana ekosistem hizmeti (Düzenleyici, Destekleyici, Sağlayıcı ve Kültürel) kategorisinde sağladıkları işlevleri, Türkiye’nin biyocoğrafik bağlamı içinde tanımlamak ve tür temelli örneklerle desteklemektir. 2.2.İncelenenVeriKaynakları Çalışmanın kapsamı ve amacına ilişkin veri kaynakları beş gruba ayrılmış ve incelenen veri kaynakları Çizelge 1’de verimiştir.
72 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Çizelge 1. Çalışmada incelenen veri kaynakları Kategori Referanslar İçerik Özeti Genel Ekolojik Literatür Whelan vd. (2015), Green & Elmberg, 2013 (2013), Scholes (2016), Runting vd. (2016), Mooney vd. (2009) Kuşların ekosistem hizmetleri, iklim değişikliği ve biyoçeşitlilik ilişkisi Türkiye Odaklı Ekolojik Literatür Tabur & Ayvaz (2021), Kiziroğlu (2008), Şekercioğlu (2006) Kuş ekolojisi, göç yolları, ornitoloji tarihi, biyocoğrafya Planlama Ve Politika Ait Literatür TÜBİTAK (2019) Planlama ve arazi yönetimi perspektifi Kültürel ekosistem hizmetleri Ait Literatür O’Connel vd. (2000), Ertuğ (2015), Yücel & Yozgat (2018), Karaduman & Özdemir (2022), Çiftçi (2025) Kuşların sembolik, ekonomik ve sanatsal temsilleri Ekoturizm Ait Literatür Akay & Zengin (2012), Sevindi (2013), Çorba (2019), Kardaş & Cebe (2021), Dinç & Ok (2022), Mardiastuti & Mulyani (2023) Furtun vd. (2021). Kuş gözlemciliğinin yerel ekonomi ve farkındalığa etkisi Bu kaynaklardan elde edilen veriler, tematik içerik analizi yöntemiyle değerlendirilmiş ve her bir kaynak ilgili ekosistem hizmeti kategorisine atanmıştır. 2.3.Yöntem Çalışma, betimsel ve karşılaştırmalı analiz yöntemlerini birleştiren bir literatür sentezi modeline dayanmaktadır. Yöntemde kaynak sınıflandırması, tematik kodlama, coğrafi eşleştirme, ekosistem hizmeti matrisi ve kültürelekolojik birleştirme şekline bir sıralama takip edilmiştir. İncelenen her çalışma, sunduğu hizmet türüne göre düzenleyici, destekleyici, tedarik edici ve kültürel kategoriler altında sınıflandırılmıştır. Referanslardaki kuş türü, ekolojik işlev, kültürel anlam ve ekonomik katkı kavramları temel alınarak tematik kodlama yapılmış ve bu kavramların frekansları analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, Türkiye’nin biyocoğrafik bölgeleriyle tür ve hizmet ilişkilerinin coğrafi dağılımını gösterecek biçimde eşleştirilmiştir. Ayrıca, kuş türleri ile sağladıkları hizmetlerin
TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI . . . 73 kesişimini ortaya koyan bir ekosistem hizmeti matrisi oluşturulmuştur. Son olarak, ekolojik hizmetlerin kültürel temsilleri nitel olarak değerlendirilmiş ve bu iki boyutun birbirini nasıl tamamladığı üzerine yorumlar yapılmıştır. 2.4.AnalizAracıveKavramsalÇerçeve Analiz, MEA (2005) ve IPBES (2019) çerçevelerini temel alan bir “Ekosistem Hizmeti Değerleme Modeli” ile yürütülmüştür. Modelin içermiş olduğu bileşenler Çizelge 2’de verilmiştir. Bu model, kuş türlerinin doğa–insan etkileşimindeki bütünsel rolünü değerlendirmeyi imkân sağlamıştır. Çizelge 2. Ekosistem Hizmeti Değerleme Modeli’ne ait bileşenler Boyut Açıklama Ekolojik fonksiyon Türün habitat içindeki işlevsel rolü Hizmet kategorisi MEA ve CICES sınıflamasına göre belirlenen ana hizmet tipi Ekonomik/Toplumsal etki Ekoturizm, tarımsal fayda, biyolojik mücadele değeri Kültürel değeri Halk inanışı, sanat ve edebiyattaki temsiller 2.5.VerilerinDeğerlendirilmesi İncelenen kaynaklara içeriklerindeki bilgilere göre üç düzeyde değerlendirilmiştir: i) Birincil hizmetler: Türün doğrudan sağladığı işlev ii) İkincil hizmetler: Türün işlevinin dolaylı etkileri iii) Kültürel eşdeğerlikler: Ekosistem hizmetinin toplum hafızasındaki karşılığı 3. Bulgular 3.1.DüzenleyiciHizmetler Düzenleyici hizmetler, kuşların ekosistemlerdeki; zararlı kontrolü, leşle beslenme, tohum dağıtımı, iklim düzenlemesine katkı, besin döngülerinin sürdürülmesi gibi dengeleyici rollerini kapsamaktadır. 3.1.1.ZararlıKontrolü Türkiye’de özellikle tarımsal üretim alanlarında yaşayan böcekçil ve kemirgenle beslenen türler, ekosistem dengesinde önemli rol oynamaktadır.
74 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ • Kırlangıç (Hirundo rustica) ve ebabil (Apus apus): Sivrisinek, yaprak biti, kelebek larvaları gibi tarımsal zararlılarla beslenerek pest baskısını azaltır. Bir kırlangıç bireyinin günde 1000’in üzerinde uçan böcek tükettiği bilinmektedir (Whelan vd., 2015). • Peçeli Baykuş (Tyto alba): Tarım alanlarında kemirgen popülasyonlarını düzenler. İç Anadolu’daki tahıl üretim sahalarında bu türün varlığı, pestisit kullanım ihtiyacını azaltır (Tabur & Ayvaz, 2021). • Sığırcık (Sturnus vulgaris): Tarımsal zararlılarla (örneğin çekirgeler, tırtıllar) beslenerek zararlı popülasyonlarını dengeler (Cabe, 2021). • Şahinler ve Kartallar (Yırtıcı Kuşlar): Tarım zararlısı kemirgen popülasyonunun artmasını engeller (Ronen vd. 2025). • Baştankara Türleri (Parus sp.): Orman eksostimlere bağımlı olan baştankaralar özellikle orman içerisinde zararlı kabul edilen böceklerin popülasyonlarını kontrol altına tutarak, orman sağlığına hizmet etmektedirler (Oğurlu, 2000; Yuzyk & Chaplyhina, 2021). • Ağaçkakanlar: Ağaçların kabukları altında yer alan kabuk böcekleri ile beslenerek, ağaçların kurumasını veya zayıf düşmelerini engellerler (Akdemir, 2023). • Çit Kuşları: Yerdeki böcekler ile beslenmeleri sayesinde özellikle tarımsal bahçelerin kök zararlısı veya yaprak zararlısı böceklerin popülasyonlarını dengede tutarak, tarımsal üretime hizmet etmektedirler (Akdemir & Özdemir, 2015). Bu türler, pestisit kullanımının azalmasına olanak sağlayarak, hem üretim maliyetinin düşmesi hem de kimyasal kirliliğin azaltılması gibi ekonomik ve ekolojik düzeyde önemli katkılar sunmaktadır (Green & Elmberg, 2013). 3.1.2.LeşçilikveHastalıkKontrolü Kuşlar, doğadaki organik atıkların bertaraf edilmesi sürecinde doğal arındırma işlevi görmektedir. • Kızıl Akbaba (Gyps fulvus), Kara Akbaba (Aegypius monachus) ve Küçük Akbaba (Neophron percnopterus): Leşlerle beslenerek hem organik madde döngüsünü sağlar hem de hastalık taşıyıcı patojenlerin yayılımını sınırlar. Bu türlerin sayısal azalışı, Hindistan örneğinde olduğu gibi ekonomik ve sağlık maliyetlerini artırabilmektedir (Whelan vd., 2015). Türkiye’de yayılış gösteren leşçil kuşlara ait bazı bilgiler Çizelge 3’te verilmiştir.
TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI . . . 75 Çizelge 3. Türkiyedeki leşle beslenen kuş türleri Tür Adı (Türkçe) Bilimsel Adı Ekolojik Rol / Açıklama Referans Kızıl akbaba Gyps fulvus En yaygın akbaba türüdür; büyük sürüler hâlinde leşlerle beslenir. Fozzi vd. (2025), Xirouchakis & Andreou (2009) Kara akbaba Aegypius monachus Türkiye’deki en iri leşçil kuş; kemikleri bile parçalayabilir. García-Macía vd. (2024), Kirazlı (2013) Küçük akbaba (Mısır akbabası) Neophron percnopterus Küçük boyutlu; taş kullanarak yumurta kırabilmesiyle bilinir. Genellikle tekil veya küçük gruplar hâlinde görülür; Anadolu’nun güneyinde yaygındır. Barcell vd. (2015), Thouless vd. (1989) Sakallı akbaba Gypaetus barbatus Kemikleri yüksekten atarak kıran tek kuş türüdür; dağlık alanlarda yaşar. Sanz vd. (2025), Navarro vd. (2024) Leş kargası Corvus corone Küçük ölçekli leşlerle beslenir; kentsel alanlarda da görülebilir. Jiguet & Gantin, (2025), Kersten vd. (2022) Kuzgun Corvus corax Fırsatçı leşçil; akbabalardan arta kalanları değerlendirir. Smiddy (2023), Cortés-Avizanda vd. (2009). Kızıl şahin (kısmen leşçil) Buteo rufinus Canlı avla birlikte leşle de beslenebilir. Henrich vd. (2017), Karaleylek Ciconia nigra Su kenarlarında ölü balık ve küçük hayvanları tüketebilir. Xiaojing vd. (2023) 3.1.3.İklimDüzenlemesineDolaylıKatkılar Bazı kuşlar, tohum taşımaları yoluyla karbon döngüsü ve orman Orman ekosisteminde bulunan ağaç türlerinin tohumları, doğal ortamda çeşitli mekanizmalar aracılığıyla yayılmaktadır. Bu yayılma yolları arasında rüzgâr, su, yerçekimi, kuşlar ve memeliler başlıca etmenler arasında yer almaktadır. Tohum yayılma stratejilerinin tür bazında ayrıntılı şekilde bilinmesi, nesli tehlike altında olan veya popülasyonu azalan ağaç türlerinin yayılımının insan müdahalesiyle desteklenmesine olanak sağlayabilir. Örneğin, ardıç ya da adi
76 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ porsuk gibi türlerin kozalaklarıyla beslenen ve bu ağaçların tohumlarının yayılmasında kritik rol oynayan kuş türlerinin korunması, uzun vadede söz konusu ağaçların sürdürülebilirliği açısından olumlu sonuçlar doğurabilir. Bu tür hayvanlar aracılığıyla oluşturulacak orman alanları, bulundukları ekosistemin iklimsel dengesine katkı sunarak, ekosistem hizmetlerinin devamlılığına destek olabilir (Avşar, 2003). 3.2.DestekleyiciHizmetler Destekleyici hizmetler, doğrudan ekonomik çıktısı olmasa da diğer hizmetlerin varlığını sağlayan temel ekosistem fonksiyonlarını ifade eder. 3.2.1.TohumDağıtımıveHabitatYenilenmesi Tohumların taşınması, bitki örtüsünün sürekliliği ve ekosistemlerin kendi kendini yenileyebilmesi açısından kritik bir süreçtir. Kuşlar, özellikle orman ve yarı açık alan ekosistemlerinde tohum dağıtıcı olarak önemli roller üstlenir. Bu işlev, ekosistemlerin biyotik çeşitliliğini koruyarak habitat yenilenmesine katkı sağlar (Şekercioğlu, 2006; Whelan, vd, 2015). • Alakarga (Garrulus glandarius), meşe palamutlarını farklı bölgelere taşıyarak doğal orman yenilenmesinde aktif rol oynar. Bu davranış, meşe türlerinin filizlenme oranını artırmakta ve karbon yutak alanlarının genişlemesine dolaylı katkı sağlamaktadır (Şekercioğlu, 2006; Türkoğlu & Yılmaz, 2022). • Ardıç kuşları (Turdus torquatus, Turdus viscivorus), ardıç meyvelerini tükettikten sonra tohumlarını dışkı yoluyla uzak alanlara taşır. Bu süreç, ardıç ormanlarının doğal yenilenmesini destekler ve bitkilerin geniş alanlara yayılımını sağlar (Kıziroğlu, 2008; Tabur & Ayvaz, 2021). • İspinozgiller (Fringilla coelebs, Carduelis carduelis), ot tohumlarını kısa mesafelerde taşıyarak açık habitatların bitki yenilenmesini teşvik eder. Bu kuşlar, çayır ve tarımsal alanlarda bitki örtüsünün sürekliliği için küçük ölçekli ama ekolojik açıdan önemli katkılar sunar (Kıziroğlu, 2008; Green & Elmberg, 2013). 3.2.2.PolinasyonveBöcekDinamikleri Her ne kadar kuşlar genel olarak tozlaşmanın ana aktörü olmasa da, bazı türler özellikle Doğu Akdeniz ve Ortadoğu bölgelerinde dolaylı polinasyon işlevi görür. • Arıkuşu (Merops apiaster), böcek populasyonları üzerinde baskı kurarak çiçekli bitkilerin aşırı tozlayıcı kaybını önler; aynı zamanda nektarlı böceklerin taşınması yoluyla dolaylı polinasyona katkı sağlar.
TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI . . . 77 • Doğu Akdeniz’deki geçici nektar kuşları (Cinnyris osea) da nektar alışverişi yoluyla bitki çeşitliliğine katkıda bulunur (Şekercioğlu, 2006; Mooney vd., 2009; Tabur & Ayvaz, 2021). 3.3.SağlayıcıHizmetler Bu hizmetler, insanların doğrudan yararlandığı maddi kaynakları içerir. Kuşlar tarih boyunca gıda, tüy, yumurta ve gübre gibi kaynaklar sağlamıştır. • Yaban Kazları: Tarih boyunca insanlar için besin kaynağı olarak kullanılmışlardır. Ayrıca tüylerinden soğuk iklimlerde giyim ve yastık, yorgan gibi yalıtım malzemesi elde edilmektedir. 3.3.1.GıdaveAvKaynakları Kuşlar, tarih boyunca insan toplulukları için önemli besin, malzeme ve kültürel kaynaklar sağlamıştır. Türkiye’de özellikle keklik (Alectoris chukar), bıldırcın (Coturnix coturnix) ve yaban ördeği (Anas platyrhynchos) türleri, geleneksel avcılık faaliyetlerinde hem gıda kaynağı hem de yerel ekonomik unsur olarak değerlendirilmektedir. Bu türlerin kontrollü ve sürdürülebilir avcılığı, kırsal bölgelerde doğal kaynak kullanımını desteklemektedir. Ancak aşırı av baskısı, bazı popülasyonlarda azalma eğilimine yol açmış; bu durum koruma-temelli av yönetimi politikalarının gerekliliğini ortaya koymuştur (Kıziroğlu, 2008; Tabur & Ayvaz, 2021). Bununla birlikte, ördek ve kazların evcilleştirilmesi üzerine yapılan tarihsel çalışmalar, bu türlerin yalnızca ekonomik değil, aynı zamanda kültürel evrim sürecinde de insanla birlikte şekillendiğini göstermektedir. Harper (1972), ördeklerin evcilleştirilme sürecinin insan yerleşik yaşam biçimine paralel geliştiğini ve kuş–insan etkileşiminin kültürel simge niteliği kazandığını belirtmiştir. Dolayısıyla bu türler, hem biyolojik çeşitliliğin kullanım değeri hem de kültürel mirasın bir parçası olarak, ekosistem hizmetleri kapsamında değerlendirilmektedir. 3.3.2.GübreveTarımsalKatkılar Güvercin (Columba livia domestica), insan–kuş etkileşiminin en eski örneklerinden birini temsil etmektedir. Anadolu’nun özellikle Kapadokya bölgesinde, yüzyıllardır süregelen “güvercin gübresi kullanımı”, hem doğal gübreleme hizmeti hem de kültürel bir miras niteliği taşımaktadır. Güvercin gübresi, bölgedeki bağ ve bahçe tarımında toprağın organik madde miktarını
78 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ artırmakta, kimyasal gübre kullanımını azaltmakta ve toprak mikrofaunasını zenginleştirmektedir. Bu uygulama, ekolojik sürdürülebilirlik ve geleneksel bilgi sistemlerinin korunması açısından özgün bir örnek oluşmaktadır. Ayrıca güvercinlik yapılarının mimari olarak korunması, yalnızca tarımsal değil, aynı zamanda kültürel peyzajın devamlılığını da sağlamaktadır (Büyükmıhçı, 2022). 3.4.KültürelHizmetler Kuşların sağladığı kültürel hizmetler, insan–doğa ilişkisini şekillendiren semboller, inançlar, sanatsal temsiller ve doğa temelli rekreasyon biçimlerinde görülür. 3.4.1.SembolikveMitolojikDeğerler • Leylek (Ciconia ciconia): Anadolu kültüründe baharın gelişi, bereket ve doğumun simgesidir (Altıer, 2022; Yıldız, 2023). • Baykuş (Athene noctua): Bilgelik, sezgi ve geceyle ilişkilendirilir (Kabalcı, 2021; Çiftçi, 2025). • Kartal (Aquila chrysaetos): Güç, özgürlük ve yüceliğin sembolüdür (Çınar, 2024; Uyanık, 2021). • Turna (Grus grus): Uzun ömür, sadakat ve ruhsal yüceliğin simgesidir (Yücel & Yozgat, 2019). • Güvercin: Eski zamanlarda insanların bir biri ile iletişim kurmak amacıyla postacı olarak kullanılmıştır. • Atmaca: Özellikle karadeniz bölgesinde bıldırcın gibi av türü olan kuşların avında yaygın olarak kullanılmış ve atmaca yetiştiriciliği yörede kültür haline gelmiştir. • Yaban Kazı: Türk mitolojisinde bilgeliğin sembolüdür. 3.4.2.Sanat,EstetikveEkoturizm Kuşlar, Türk sanatında minyatür, çini ve tekstil motiflerinde sıkça yer bulmuştur (Karaduman & Özdemir, 2022). Özellike Anadolu Selçuklu döneminde çini süslemelerinde kuşlara sıkça yer verilmiştir. Bunların başında da Turna yer almaktadır. Turna aşkın, sadakatin ve uzun ömürün simgesi olarak kullanılmıştır. İslam öncesi dönemde mezar taşı süslemelerinde kullanılmış ve cenneti sembolize etmiştir. Güvercinde sıklıkla kullanılan bir kuş türüdür. Özellikle dini yapıların süslemesinde tercih edilmiş ve barışı, saflığı ve ruhu sembolize etmiştir.
TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI . . . 79 Modern dönemde kuş gözlemciliği, doğa turizminin önemli bir dalı haline gelmiştir. · Gediz Deltası, Manyas Kuş Cenneti, Kızılırmak ve Sultan Sazlığı gibi Önemli Kuş Alanları (ÖKA) yılda binlerce ziyaretçi çekmektedir. · İstanbul feneri: Kuş göç zamanı, göç eden kuşları ve özellikle yırtıcı kuşların izlemesi amacıyla yoğun kalabalıklara ev sahipliği yapmaktadır. · Marmaris yarımadası: Deniz kuşlarının gözlemi özellikle fırtına kuşları için uygun gözlem yerlerinden birisidir ve çokça ziyaretçi kuş gözlem amacıyla gelmektedir. Bu etkinlikler hem farkındalık yaratmakta hem de yerel ekonomiye katkı sağlamaktadır. 4. Tartışma ve Sonuç 4.1.KuşlarınEkosistemFonksiyonlarındakiRolü Bu çalışmada elde edilen bulgular, kuşların ekosistem hizmetlerinde çok boyutlu roller üstlendiğini göstermektedir. Kuş türleri, ekosistemlerin işlevsel bileşenleri olarak, besin ağlarının sürekliliği, madde döngüsü, zararlı kontrolü ve habitat yenilenmesinde temel taşlardır. Bu durum, Şekercioğlu (2006) ve Whelan vd. (2015) tarafından “kuşların ekolojik ağdaki kilit fonksiyonlar” olarak tanımlanmıştır. Düzenleyici hizmetlerde (Tyto alba, Gyps fulvus) enerji ve madde akışını düzenlerken, destekleyici hizmetlerde (Garrulus glandarius, Turdus viscivorus) habitat yenilenmesini teşvik ederler. Bu türlerin yokluğu, yalnızca tür zenginliği açısından değil, aynı zamanda ekosistem fonksiyonlarının bozulması açısından da risk yaratır. Örneğin, leşçillerin azaldığı bölgelerde organik madde birikimi ve zoonotik hastalık riski artmakta; böcekçil kuşların azaldığı tarım alanlarında pestisit kullanımı yükselmekte ve bu da hem ekonomik hem ekolojik maliyet yaratmaktadır (Green & Elmberg, 2013; Whelan vd., 2015). Bu bulgular, kuşların ekosistem hizmetleri içerisindeki rollerinin ekolojik mühendislik kapasitesine denk bir önemde olduğunu ortaya koymaktadır. 4.2.KültürelEkosistemHizmetlerininEkolojikTemelleri Kuşların Anadolu kültüründeki sembolik değerleri, çoğu zaman onların doğadaki davranış biçimlerinden kaynaklanmaktadır. Örneğin leyleklerin (Ciconia ciconia) göç döngüsü, halk kültüründe baharın gelişiyle özdeşleştirilmiştir;
80 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ baykuş (Athene noctua) gece etkinliğiyle bilgelik, sessizlik ve sezgiyi; kartal (Aquila chrysaetos) ise yüksekten uçuşuyla güç ve özgürlüğü temsil eder. Bu kültürel imgeler, insan–doğa ilişkilerinin tarihsel sürekliliğini koruyan kültürel ekosistem hizmetleridir (Çınar, 2017; Yücel & Yozgat, 2018; Çiftçi, 2025;). Dolayısıyla kuşlar yalnızca doğanın parçası değil, aynı zamanda toplumsal hafızanın ve ekolojik kimliğin taşıyıcılarıdır. Bu bağlamda, kültürel ekosistem hizmetlerinin korunması yalnızca sanat ve inanç düzleminde değil, aynı zamanda biyolojik çeşitliliğin devamı açısından da değerlidir. Leylek, turna, baykuş gibi sembol türler, aynı zamanda halk katılımını ve çevre bilincini güçlendiren doğal temsilcilerdir (IPBES, 2019). 4.3.İklimDeğişikliğininKuşHizmetlerineEtkileri İklim değişikliği, hem kuş popülasyonlarının dağılımını hem de sundukları ekosistem hizmetlerinin sürekliliğini tehdit eden en önemli küresel faktörlerden biridir. Scholes (2016)’a göre, 2 °C’yi aşan sıcaklık artışları, çoğu ekosistem hizmetinde net kayba neden olacaktır. Bu durum, kuşlar açısından göç yollarının kayması, habitat parçalanması, kuluçka dönemlerinin değişmesi gibi etkiler doğurur. Örneğin, göçmen su kuşlarının (Anas platyrhynchos, Phoenicopterus roseus) kullandığı sulak alanların kuruması, hem besin döngüsünü hem de leşçilik ve tohum dağıtımı işlevlerini azaltmaktadır. Benzer biçimde, Akdeniz bölgesindeki iklim kuraklaşması, böcekçil türlerin zararlı kontrol hizmetini zayıflatmakta; bu da tarımsal ekosistemlerde ekolojik boşluklar yaratmaktadır (Runting vd., 2016). Bu değişimler, yalnızca tür kaybı değil, aynı zamanda hizmet kaybı anlamına geldiğinden, ekosistem hizmetlerinin iklim direnci perspektifinden yeniden değerlendirilmesi gerekmektedir. 4.4.TürkiyeBağlamındaKorumaveYönetimÖncelikleri Türkiye, kuş türleri bakımından Palearktik bölgenin en zengin ülkelerinden biridir; ancak habitat tahribatı, tarımsal kimyasallar, plansız yapılaşma ve iklim değişikliği etkileri nedeniyle ekosistem hizmetlerinde azalma eğilimi gözlenmektedir. Özellikle tarım alanları, sulak alanlar ve orman mozaikleri üzerindeki baskılar, kuş topluluklarının işlevsel çeşitliliğini azaltmaktadır. Kuş türlerinin ekosistem hizmetlerine dayalı koruma politikaları, yalnızca tür bazlı değil, işlevsel bazlı yaklaşımlarla geliştirilmelidir (Şekercioğlu, 2006). Türkiye’de yapılması gerekenler: • Kuş türlerinin ekosistem hizmetleri üzerinden ekonomik değerleme çalışmaları,
TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI . . . 87 Kabalcı, Ü. E. S. (2021). Hüseyin Rahmi Gürpınar’ın romanlarında baykuş. Karadeniz Araştırmaları, (71), 763-774. Karaduman, B. K., & Özdemir, G. (2022). TÜRK sanatında kuş imgesi. Socrates Journal of Interdisciplinary Social Researches, 8(24), 219-235. Kardaş, M., & Cebe, M. (2021). Sulak alanlar ve göçmen kuşların ekosistemdeki yeri. Türkiye Çevre Bilimleri Dergisi, 9(3), 144–156. Kersten, Y., Friedrich‐Müller, B., & Nieder, A. (2022). A brain atlas of the carrion crow (Corvus corone). Journal of Comparative Neurology, 530(17), 3011-3038. Kıziroğlu, İ. (2008). Türkiye kuşları ve ekolojileri. Ankara: Doğa Araştırmaları Derneği Yayını. Kirazlı, C. (2013). Orta Sakarya bölgesi kara akbaba (Aegypius monachus L.) populasyonu üzerinde araştırmalar (Doctoral dissertation, Anadolu University (Turkey)). Köse, S. (2019). Türk mitolojisindeki kuş sembolleri ve kültürel yansımaları. Turkish Studies, 14(6), 901–920. Mardiastuti, A., & Mulyani, Y. A. (2024, July). Responsible tourism in birdwatching and wild bird photography. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 1366, No. 1, p. 012027). IOP Publishing. MEA, (2005). Ecosystems and Human Well-Being: wetlands and water synthesis. Mooney, H. A., Larigauderie, A., Cesario, M., Elmquist, T., HoeghGuldberg, O., Lavorel, S., & Yahara, T. (2009). Biodiversity, climate change, and ecosystem services. Current Opinion in Environmental Sustainability, 1(1), 46–54. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2009.07.006 Navarro, I., Farfán, M. Á., Gil, J. A., & Muñoz, A. R. (2024). Survival estimation using multistate Cormack–Jolly–Seber models—the case of the bearded vulture Gypaetus barbatus in Spain. Animals, 14(3), 403. Oğurlu, İdris. “Biyolojik mücadele.” Süleyman Demirel Üniversitesi Yayın 8 (2000). O’Connell, T. J., Jackson, L. E., & Brooks, R. P. (2000). Bird guilds as indicators of ecological condition in the central Appalachians. Ecological Applications, 10(6), 1706-1721. Ronen, N., Brook, A., & Charter, M. (2025). Assessing Birds of Prey as Biological Pest Control: A Comparative Study with Hunting Perches and Rodenticides on Rodent Activity and Crop Health. Biology, 14(9), 1108. Runting, R. K., Bryan, B. A., Dee, L. E., Maseyk, F. J., Mandle, L., Hamel, P., & Wilson, K. A. (2016). Incorporating climate change into ecosystem service
88 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ assessments and decisions: A review. Global Change Biology, 23(1), 28–41. https://doi.org/10.1111/gcb.13457 Sanz, M., Attard, I., Daura, J., & Vigne, J. D. (2025). Non‐Ingested Scapulae and Mandibles Accumulated in Nests by Bearded Vultures (Gypaetus barbatus) in Corsica: A Neo‐Taphonomic Analysis. International Journal of Osteoarchaeology, 35(2), e3394. Scholes, R. J. (2016). Climate change and ecosystem services. WIREs Climate Change, 7(4), 537–550. https://doi.org/10.1002/wcc.404 Sevindi, C. (2013). Ekoturizm ve kuş gözlemciliği açısından Kuyucuk Gölü kuş cenneti (Arpaçay-Kars). Türk Coğrafya Dergisi, (61), 63-76. Smiddy, P. (2023). Bird and mammal scavengers on east Cork and west Waterford roads. The Irish Naturalists’ Journal, 40, 85-88. Şekercioğlu, Ç. H. (2006). Increasing awareness of avian ecological function. Trends in Ecology & Evolution, 21(8), 464–471. https://doi. org/10.1016/j.tree.2006.05.007 Tabur, M. A., & Ayvaz, Y. (2021). Kuşların çevreye ve tarıma katkıları: Ekolojik işlevler ve ekonomik sonuçlar. Ekoloji Bilimleri Dergisi, 40(2), 145–160. Thouless, C. R., Fanshawe, J. H., & Bertram, B. C. (1989). Egyptian vultures Neophron percnopterus and ostrich Struthio camelus eggs: the origins of stone‐throwing behaviour. Ibis, 131(1), 9-15. Tübitak. (2019). Ekosistem hizmetlerinin planlama süreçlerine entegrasyonu. Ankara: Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu. Türkoğlu, S., & Yılmaz, E. (2022). Türkiye’nin biyocoğrafik konumu ve kuş çeşitliliği. Ormancılık Araştırmaları Dergisi, 8(4), 251–269. Uyanık, A. S. (2021). Irk Bitig’de Karakuş, Kartal, Garuda Üzerine. International Journal of Old Uyghur Studies, 3(2), 217-238. Whelan, C. J., Wenny, D. G., & Şekercioğlu, Ç. H. (2015). Why birds matter: From economic ornithology to ecosystem services. Journal of Ornithology, 156(S1), 227–238. https://doi.org/10.1007/s10336-015-1229-y Xiaojing, L. I., Yang, S. H. I., Jiliang, X. U., & Weidong, B. A. O. (2023). Wintering ecology of the Black Stork (Ciconia nigra) in Beijing. Avian Research, 2(1), 46-52. Xirouchakis, S. M., & Andreou, G. (2009). Foraging behaviour and flight characteristics of Eurasian griffons Gyps fulvus in the island of Crete, Greece. Wildlife Biology, 15(1), 37-52. Yıldız, F. (2020). Kartal: Güç ve özgürlüğün simgesi olarak bir kültürel arketip. Sosyal Bilimler Dergisi, 14(3), 89–104.
TÜRKİYE’DE KUŞ TÜRLERİNİN EKOSİSTEM HİZMETLERİ ATLASI . . . 89 Yıldız, S. (2023). Tarımla ilgili inanışlar ve günümüze yansımaları (Arpa, Buğday, Bulgur). Bayterek Uluslararası Akademik Araştırmalar Dergisi, 6(1), 97-122. Yuzyk, D., & Chaplyhina, A. (2021). Great tits’, Parus major (Passeriformes, Turdidae), diet in transformed forest ecosystems of northeastern Ukraine. Yücel, A., & Yozgat, S. (2018). Türk mitolojisindeki kuş sembollerinin günümüz logo tasarımlarına yansıması. Social Sciences, 13(18), 1477-1493.
91 BÖLÜM V MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ TheEffectsofSoilFactorsontheDistributionofOakSpecies *Nazlı ÖĞÜT & Ali ŞENOL *(Arş. Gör.) Isparta Uygulamalı Bilimler üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği Bölümü,32200, Isparta, Türkiye E mail: [email protected] ORCID: https://orcid.org/0009-0003-8375-3808 (Dr. Öğr. Üyesi) Isparta Uygulamalı Bilimler üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği Bölümü,32200, Isparta, Türkiye E mail: [email protected] ORCID: https://orcid.org/ 0000-0003-0237-6215 1. Giriş Türkiye, 78 milyon hektarlık yüzölçümüyle geniş bir coğrafi yapıya sahip olup, farklı iklim tipleri ve habitatları barındırması sayesinde yüksek ekolojik çeşitlilik göstermektedir. Bu çeşitliliğin en önemli unsurlarından biri orman ekosistemleridir. Orman ekosistemleri yalnızca barındırdıkları zengin biyolojik çeşitlilikle değil, aynı zamanda sağladıkları çok yönlü ekosistem hizmetleriyle de kritik öneme sahiptir. Nitekim ekosistemler iklim düzenleme, karbon döngüsü, su döngüsünün kontrolü, toprak erozyonunun önlenmesi ve hava kalitesinin iyileştirilmesi gibi pek çok hayati işlevi yerine getirir (Ellison vd., 2017). Aynı zamanda kırsal kesimlerde geçim kaynaklarını destekleyen, iklim değişikliğine karşı direnç kapasitesini artıran ve toprak sağlığını iyileştiren bu sistemler, ekolojik ve sosyoekonomik hizmetlerin bir arada bulunduğu karmaşık sistemlerdir (Locatelli vd., 2015). Nitekim 2020 yılı verilerine göre, Türkiye yüzölçümünün yaklaşık %29,4’ü ormanlarla kaplıdır. Bu ormanların %59’u saf, %41’i ise karışık meşcerelerden oluşmaktadır (OGM, 2020). Türkiye orman
92 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ varlığında en geniş yayılışa sahip asli ağaç türü, 6.747.440 hektar ile toplam ormanlık alanın %29,42’sini oluşturan meşelerdir (Tablo 1). Tablo 1. Ormanlık Alanların Asli Ağaç Türlerine Dağılımı (OGM, 2020). Ağaç Türü Normal Kapalı (ha) Boşluklu Kapalı (ha) Toplam (ha) % Meşe 2666577 4080863 6747440 29,42 Kızılçam 3407368 1807924 5212292 22,74 Karaçam 2830506 1360957 4191463 18,29 Kayın 1611436 266613 1878049 8,19 Ardıç 1007406 574260 1581666 6,9 Sarıçam 890238 519939 1410177 6,15 Göknar 510331 394539 904870 3,95 Sedir 268140 154231 422371 1,84 Ladin 123102 82394 205496 0,9 Fıstıkçamı 152406 23312 175718 0,76 Kızılağaç 83462 30161 113623 0,5 Kestane 67847 13585 81432 0,35 Gürgen 45236 10181 55417 0,24 Sahilçamı 50802 13639 64441 0,28 Kavak 12326 2836 15162 0,07 Fındık 12266 6226 18492 0,08 Defne 5536 6523 12059 0,05 Dişbudak 9344 1054 10398 0,05 Diğer Türler 69631 108597 178228 0,78 Toplam 13264429 9668571 22930000 100 Türkiye’de 4 tanesi endemik olmak üzere doğal olarak yetişen 18 meşe türü bulunmaktadır. Meşe türleri, odun anatomisi, yaprak ve kabuk özellikleri ile meyvelerinin olgunlaşma sürelerine göre üç ana grupta sınıflandırılmaktadır. Akmeşeler grubunda Quercus robur (Saplı Meşe), Quercus petraea (Mattuschka) Lieb. (Sapsız meşe), Quercus hartwissiana Steven (Istranca meşesi), Quercus frainetto Ten. (Macar meşesi), Quercus vulcanica (Boiss. Heldr. ex) Kotschy (Kasnak meşesi), Quercus pontica C. Koch. (Doğu Karadeniz meşesi), Quercus infectoria Olivier. (Mazı meşesi), Quercus pubescens Willd. (Tüylü meşe), Quercus macranthera Fisch. & C. A. Mey. ex Hoh. subsp. syspirensis (C. Koch.) Menitsky (İspir meşesi) ve Quercus virgiliana Ten. (Virjinya meşesi) türleri yer almaktadır. Kırmızı Meşeler grubu Quercus libani Olivier (Lübnan meşesi),
MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 93 Quercus trojana P.B.Webb (Makedonya meşesi), Quercus cerris L. (Saçlı meşe), Quercus brantii Lindl. (İran palamut meşesi) ve Quercus ithaburensis Decne. subsp. macrolepis (Kotschy) Hedge (Palamut meşesi) türlerinden oluşmaktadır. Herdem Yeşil Meşeler ise ülkemizde Quercus coccifera L. (Kermes meşesi, Taş meşesi), Quercus ilex L. (Pırnal meşesi) ve Quercus aucheri Jaub. et Spach. (Boz pırnal) türleriyle temsil edilmektedir (Yaltırık, 1984; Aydınözü vd., 2017). Meşe türlerinin Türkiye’deki yayılış alanları ise aşağıda ayrıntılı olarak verilmiştir (Tablo 2). Tablo 2. Türkiye’de doğal yayılış gösteren meşe türleri ve dağılış alanları. Meşe Grupları Tür Dağılım Ak Meşeler Quercus robur Ülkemizdeki genel yayılışını Trakya, Karadeniz Bölgesi ve Doğu Anadolu’da yapmaktadır (Akkemik, 2018). Quercus petraea Ülkemizde oldukça geniş bir yayılış alanı vardır. Quercus hartwissiana Kırklareli, İstanbul, Kocaeli, Sakarya, Kastamonu, Samsun, Ordu, Trabzon, Erzurum, Bursa ve Tunceli (Hedge ve Yaltırık, 1982). Quercus frainetto Edirne, Kırklareli, Tekirdağ, İstanbul, Kocaeli, Bolu, Bursa, Çanakkale, Balıkesir, Sakarya, Zonguldak, Kütahya, İzmir (Hedge ve Yaltırık, 1982). Quercus vulcanica Kütahya-Murat ve Türkmen Dağları, Konya, Afyon, Isparta-Eğirdir, Kastamonu-Küre Dağları, ÇankırıIlgaz Dağları ve Kayseri-Erciyes Dağında (Yaltırık, 1984; Duranözü, 2004). Quercus pontica Trabzon, Rize, Artvin (Hedge ve Yaltırık, 1982). Quercus infectoria Ülkemizin hemen her bölgesinde geniş bir yayılışa sahiptir (Akkemik, 2018). Quercus pubescens Edirne, İstanbul, Bursa, Bolu, Kastamonu, Sinop, Gökçeağac, Manisa, Kütahya, Afyon, Ankara, Kayseri, Sivas, Yozgat, İzmir, Muğla, Burdur, Konya (Yaltırık, 1984). Quercus macranthera subsp. syspirensis Bolu, Ankara, Kastamonu, Çorum, Amasya, Sivas, Gümüşhane, Yozgat, Sivas-Zara, Tunceli ve Erzurum (Hedge ve Yaltırık, 1982). Quercus virgiliana Kırklareli, Edirne, Bolu, Zonguldak, Ankara, Kastamonu, Sinop, Samsun ve Çorum (Yaltırık, 1984).
94 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Kırmızı Meşeler Quercus libani Maraş, Tunceli, Bingöl, Bitlis, Adana, Adıyaman ve Hakkari (Hedge ve Yaltırık, 1982). Quercus trojana Çanakkale, Bursa, Manisa, Kütahya, Afyon, Antalya ve Konya (Yaltırık, 1984). Quercus cerris Ülkemizde Kuzeydoğu ve Doğu Anadolu dışında geniş bir yayılışa sahiptir (Akkemik, 2018).. Quercus brantii Malatya, Elazığ, Siirt, Bitlis, Diyarbakır, Urfa, Maraş, Mardin, Hakkari (Hedge ve Yaltırık, 1982). Quercus ithaburensis subsp. macrolepis Edirne, Çanakkale, Bursa, Ankara, Uşak, Balıkesir, Sivas, Muğla, Afyon, İçel, Karaman (Hedge ve Yaltırık, 1982). Herdem Yeşil Meşeler Quercus coccifera Tekirdağ, Çanakkale, İstanbul, Bursa, Zonguldak, Tokat, Giresun, İzmir, Uşak, Konya, Aydın, Isparta, İçel, Gaziantep, Denizli (Hedge ve Yaltırık, 1982). Quercus ilex İstanbul, Zonguldak, Sinop, Çanakkale, Kuşadası, Muğla-Datça ve Antalya-Kemer (Akkemik, 2018). Quercus aucheri Aydın, Muğla ve Antalya (Akkemik, 2018). Meşeler (Quercus spp.), ılıman kuşak orman ekosistemlerinin en karakteristik unsurlarından biri olup, tarih boyunca güç, dayanıklılık ve bereketin sembolü olarak farklı kültürlerde kutsal bir konuma sahip olmuştur. Ekosistem hizmetleri açısından değerlendirildiğinde, karbon ve su döngülerine katkıları, biyolojik çeşitlilik için sağladıkları yaşam alanı, toprak koruma işlevleri ve hem yaban hayatı hem de insanlar için sundukları besin ve hammadde kaynaklarıyla çevresel ve ekonomik açıdan önemli bir yere sahiptir. Bunun yanı sıra odunlarının sertliği ve dayanıklılığı nedeniyle doğramacılık, mobilya, kaplama, fıçı yapımı ve yakacak üretiminde kullanılarak önemli ekonomik değer yaratmaktadır (Plomion vd., 2018; Birol vd., 2020; Özçelik vd., 2022). Ancak ekosistem için tüm bu faydalarına rağmen, meşe türlerinde gözlenen gerileme ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Bu durum biyokütlede, ormanların üretkenliğinde ve ekosistem hizmetlerinden elde edilen faydalarda azalmaya yol açarak orman bozulma süreçlerini hızlandırmaktadır (IPBES, 2018). Özellikle Akdeniz iklim kuşağında, meşe popülasyonlarındaki düşüşün başlıca nedenleri arasında iklimsel stres faktörleri (kuraklık ve aşırı sıcaklıkla), patojenlerin yol açtığı hastalıklar, böcek zararlıları ve yetersiz ya da hatalı ormancılık uygulamaları (Rizzo ve Garbelotto, 2003; Allen vd., 2010, Bugalho vd., 2011; Camilo-Alves vd., 2013; Tiberi vd., 2016)
MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 95 gösterilmektedir. Bu etkenler tek başına ya da birlikte etkili olduğunda, meşe ekosistemlerinin dayanıklılığı zayıflamakta ve uzun vadede biyolojik çeşitlilik ile ekosistem hizmetlerinin sürekliliği üzerinde ciddi tehditler ortaya çıkmaktadır. Bu tehditler karşısında, meşe türlerinin gelecekteki dağılımını ve uygun yaşam alanlarını öngörmek için güçlü araçlara ihtiyaç vardır. Bu noktada bitki türlerinin dağılım modellemeleri devreye girmektedir. Potansiyel dağılım modelleri bir türün gözlendiği ya da gözlenemediği alanlara ait dağılım verilerini, bu alanların çevresel ve mekânsal özellikleriyle istatistiksel olarak ilişkilendiren yöntemlerdir. Bu modeller, belirli çevresel koşullar altında türlerin olası yayılış alanlarını açıklamak veya tahmin etmek amacıyla kullanılmaktadır (Guisan ve Zimmermann, 2000; Elith ve Leathwick, 2009). Aynı zamanda iklim senaryoları altında gelecekteki habitat kayıplarını veya yeni uygun alanları öngörmeye de olanak sağlamaktadır (Özdemir vd.,2020; Acarer, 2025). Böylelikle, bitki türlerinin dağılımını belirleyen çevresel faktörlerin önemi ve bu faktörlerin değişimine bağlı olarak ortaya çıkabilecek ekolojik sonuçlar değerlendirilebilmektedir (Guisan ve Thuiller, 2005). Tür dağılım modellerinin doğruluk ve güvenilirliği, modele dahil edilen çevresel değişkenlerin türün ekolojik toleranslarını ne ölçüde temsil ettiğine bağlı olarak değişmektedir. Günümüzde yaygın olarak kullanılan çevresel değişkenler, sıcaklık, yağış gibi biyoklimatik faktörler ve eğim, bakı, rakım gibi topografik değişkenlerden oluşmaktadır (Guisan ve Zimmermann, 2000; Elith ve Leathwick, 2009; Özkan ve Şentürk, 2012). Ancak, bitki gelişimi ve dağılımı üzerinde belirleyici olan edafik faktörler çoğu zaman geri planda kalmakta ve modellere yeterince dahil edilemediği görülmektedir. Bu bağlamda, çalışma Türkiye orman ekosistemlerinde geniş yayılışa sahip meşe türlerini (Quercus spp.) ele alarak, türlerin dağılımında bitki yayılışını şekillendiren ancak çoğu zaman göz ardı edilen toprak faktörlerinin önemini ortaya koymak amacıyla gerçekleştirilmiştir. 2. Toprak Özelliklerinin Bitki Gelişimine ve Dağılımına Etkileri Toprak, bitkilerin yaşamının devamlılığı açısından vazgeçilmez bir ortam olup su ve besin maddelerinin temini, kök sistemine fiziksel destek sağlama ve biyolojik etkileşimlere zemin oluşturma gibi hayati işlevleriyle bitki gelişimini doğrudan etkilemektedir (Brady & Weil, 1999). Toprak özellikleri genel olarak fiziksel, kimyasal ve biyolojik olmak üzere üç ana grupta sınıflandırılmaktadır (Passioura, 2002).
96 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Fiziksel özellikler, su tutma kapasitesi, havalanabilirlik, toprak dokusu ve yapısı gibi parametreleri kapsar. Bu özellikler; kök gelişimini destekleme, su ve mineral besinleri tutma ile döngüye sokma, gaz değişimini sağlama, biyolojik aktiviteyi sürdürme ve karbon depolama gibi işlevlerin temel belirleyicisidir (White, 2006). Kimyasal özellikler, pH değeri, tuzluluk oranı, organik madde düzeyi ile besin elementlerini içermektedir (Jamil vd., 2016). Bu özellikler, besin maddelerinin alınabilirliğini ve bitki beslenme dengesini doğrudan etkiler. Özellikle pH, bitki büyümesini ve biyokütle verimini etkileyen çok sayıda biyolojik, kimyasal ve fiziksel özelliği kontrol eden ana toprak değişkeni olarak kabul edilmektedir (Brady & Weil, 1999; Minasny vd., 2016). pH, toprak ekosisteminde biyolojik çeşitlilikten mikrobiyal aktiviteye, besin döngüsünden ayrışma hızına kadar pek çok biyolojik sürecin işleyişini düzenler. Bu nedenle, karasal ekosistemlerde ve özellikle toprakta, pH ile biyojeokimyasal süreçler arasında çift yönlü bir etkileşim söz konusudur (Neina, 2019). Ayrıca kimyasal özellikler, besin ve karbon sağlanma biçimini belirleyerek mikrobiyolojik süreçlerin işleyişinde belirleyici olup fiziksel dinamiklerle birlikte hem besin döngüsünü hem de suyun toprak içindeki hareketini şekillendirir (Schoenholtz vd., 2000). Biyolojik özellikler, toprakta yaşayan mikroorganizmalar, toprak faunası ve bitki kökleri ile bunların etkileşimlerinden oluşmaktadır. Orman toprakları, yalnızca ağaçların köklenme ortamı olmanın ötesinde, zengin biyolojik çeşitliliğe sahip karmaşık bir mikrobiyal ekosistem olarak işlev görür. Bu ekosistem, bitkilerin fizyolojik süreçlerini ve büyümesini sürdürebilmeleri için kritik öneme sahip yer altı mikrobiyotası tarafından şekillendirilir (Cabanas vd., 2018; Onet vd., 2025). Toprak mikrobiyal çeşitliliği; organik maddenin ayrışması, besin elementlerinin döngüsü ve mikoriza gibi simbiyotik ilişkilerle yakından ilişkilidir. Organik madde, toprakta su tutma kapasitesini artırmasının yanı sıra, mikrobiyal faaliyeti teşvik ederek kök bölgesindeki biyolojik süreçleri canlandırır ve besin elementlerinin dönüşümünü hızlandırır (Post vd., 1982; van der Heijden vd., 2008). Bu ortamda gelişen mikoriza mantarları, bitki kökleriyle simbiyotik ilişkiler kurarak özellikle hareket kabiliyeti sınırlı olan fosfor gibi besin elementlerinin alınabilirliğini artırır. Böylece bitkilerin besinlere erişimi kolaylaşır, büyüme performansı yükselir ve yayılış potansiyeli genişler (Smith & Read, 2008). Bitkiler, optimal büyüme ve gelişmelerini sürdürebilmek için en az 17 besin elementine ihtiyaç duyar. Bu elementlerden hidrojen, karbon ve oksijen bitkiler tarafından havadan ve sudan temin edilirken, geriye kalan bitki besin
MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 103 olarak radyasyon indeksi ve anakaya formasyonunun belirleyici olduğu, saçlı meşenin özellikle 850 m’nin altındaki güney bakılı ve ışıklı yamaçlarda yayılış gösterdiği tespit edilmiştir. Buna karşılık Isparta-Sütçüler yöresinde iklim değişikliği senaryoları altında gerçekleştirilen modellemede (Mert vd., 2016), en soğuk ay minimum sıcaklığı (BIO6) ve yıllık yağış (BIO12) başta olmak üzere biyoklimatik değişkenlerin dağılım üzerinde baskın rol oynadığı, 2080 yılına yönelik projeksiyonlarda türün bazı habitatlarında daralmalar yaşanacağı bildirilmiştir. Burdur-Gölhisar yöresinde yapılan çalışmada ise (Şentürk vd.,2021) lojistik regresyon analizi ile ROC değeri 0,724 olarak bulunmuş, saçlı meşenin dağılımında yükselti, eğim ve radyasyon indeksinin belirleyici olduğu türün alt ve orta yükselti kuşaklarında, eğimli ve nemli bakılarda yoğunlaştığı belirlenmiştir. 4. Sonuç ve Öneriler Bitki türlerinin coğrafi dağılımı iklim, topografya, toprak özellikleri ve biyotik etkileşimlerin karmaşık birlikteliği sonucunda şekillenmektedir. Literatürde yaygın biçimde bitki dağılımlarının en güçlü belirleyicileri olarak iklimsel (sıcaklık, yağış, nem vb.) ve topografik faktörler (yükselti, eğim, bakı vd.) öne çıkmaktadır (Barry, 2008; Babst vd., 2019). Ancak, özellikle odunsu türlerde kök gelişimi, su ve besin döngüsü ile doğrudan ilişkili olan edafik özelliklerin de türlerin ekolojik sınırlarının belirlenmesinde önemli rol oynadığı vurgulanmaktadır (Onwuka ve Mang, 2018; Neina, 2019). Bu sebeple toprak faktörleri, meşe türlerinin ekolojik nişlerinin tanımlanmasında ve coğrafi dağılımlarının şekillenmesinde belirleyici unsurlardan biridir. Buna rağmen, mevcut tür dağılım modelleme çalışmalarında toprak faktörlerinin çoğunlukla ihmal edildiği ve modelleme süreçlerinde sınırlı düzeyde temsil edildiği görülmektedir (Coudun vd. 2006; Russo vd. 2005; Brandl vd. 2014; Bončina vd. 2023; Li vd. 2023). Ülkemizde yürütülen meşe (Quercus spp.) çalışmalarında da benzer bir tablo ortaya çıkmaktadır. Farklı türlerde yapılan araştırmalar, yükselti, radyasyon indeksi, bakı ve iklimsel değişkenlerin dağılım üzerinde baskın belirleyiciler olduğunu göstermiştir (Gülsoy vd., 2016; Şentürk vd., 2021). Bununla birlikte, toprak derinliği, nem tutma kapasitesi, organik madde içeriği, anakaya tipi ve besin dengeleri gibi edafik değişkenlerin de türlerin büyüme performansı ve habitat tercihleri üzerinde doğrudan etkili olduğu farklı çalışmalarda ortaya konmuştur (Bergès vd., 2005; Kumbasli vd., 2017; Polat vd., 2024; Konatowska vd., 2024). Gerçekleştirilen modelleme çalışmalarının bulguları birlikte değerlendirildiğinde, meşe ekosistemlerinin yalnızca iklim değişikliğine
104 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ değil, aynı zamanda toprak koşullarındaki değişimlere karşı da duyarlı olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla, toprak özelliklerinin sistematik biçimde haritalanması ve uzun dönemli izlenmesi, hem mevcut meşe ormanlarının sürdürülebilir yönetimi hem de geleceğe yönelik ekolojik restorasyon çalışmaları için kritik önem taşımaktadır. Ancak, toprak verilerinin mekânsal çözünürlük farklılıkları, eksik ya da güvenilirliği düşük gözlemler ve küresel ölçekli veri tabanlarıyla (örn. SoilGrids, HWSD) yaşanan uyumsuzluklar, bu değişkenlerin modellere entegrasyonunu sınırlamaktadır (Ahrens, 2008; Hengl vd., 2017; Mert vd., 2025). Bu nedenle, gelecekte yapılacak tür dağılım modellemelerinde toprak faktörlerinin daha güçlü, güvenilir ve yüksek çözünürlüklü veri setleriyle temsil edilmesi hem modellerin tahmin gücünü artıracak hem de iklim değişikliğinin olası etkileri altında meşe türlerinin habitat kayıplarını daha doğru bir şekilde belirlemeye olanak sağlayacaktır. Yapılacak olan araştırmalar yüksek çözünürlüklü toprak verilerinin iklimsel ve topografik değişkenlerle bütünleştirildiği, çok değişkenli tür dağılım modelleri üzerine yoğunlaşmalıdır. Bu yaklaşımlar, meşe türlerinin potansiyel dağılım sınırlarının daha doğru tahmin edilmesini sağlayacaktır. Sonuç olarak, meşe türlerinin ekolojik sınırlarını ve gelecekteki dağılımlarını öngörmek için iklim, topografya ve toprak faktörlerinin birlikte değerlendirilmesi zorunludur. Bu yaklaşım, yalnızca ekolojik kuramların gelişimine değil, aynı zamanda Türkiye’deki ormancılık, ağaçlandırma, tür koruma ve sürdürülebilir orman yönetimi politikalarına da doğrudan katkı sağlayacaktır. Kaynaklar Aas, G., (2014). Quercus robur. In Enzyklopädie der Holzgewächse: Handbuch und Atlas der Dendrologie (eds B. Stimm, A. Roloff, U.M. Lang and H. Weisgerber). Acarer, A. (2025). The Extinction Trajectory of the Crimean Juniper (Juniperus excelsa) Species in Central Anatolia Under Global Climate Change. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 21(1), 646-672. Ahrens, R. J. (2008). Digital soil mapping with limited data. Springer Science & Business Media. Akkemik, Ü. (2018). Türkiye’nin Doğal-Egzotik Ağaç ve Çalıları. Orman Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara. Allen, C.D., Macalady, A.K., Chenchouni, H., Bachelet, D., McDowell, N., Vennetier, M., Kitzberger, T., Rigling, A., Breshears, D.D., Hogg, E.H.(Ted),
MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 105 Gonzalez, P., Fensham, R., Zhang, Z., Castro, J., Demidova, N., Lim, J.-H., Allard, G., Running, S. W., Semerci, A., Cobb, N. (2010). A global overview of drought and heat-induced tree mortality reveals emerging climate change risks for forests Forest ecology and management, 259(4), 660–684. Allen, H. E., Huang, C. P., Bailey, G. W., Bowers, A. R. (1994). Metal speciation and contamination of soil. Crc Press. pp. 1–33 Boca Raton, FL, USA. Anşin, R., Özkan,C. (2006). Tohumlu bitkiler (Spermatophyha) odunsu taksonlar. K.T.Ü, Orman Fakültesi 167, s.19, Trabzon. Arnon, D. I., Stout, P. R. (1939). The essentiality of certain elements in minute quantity for plants with special reference to copper. Plant physiology, 14(2), 371. Atalay, İ., 1994. Türkiye vejetasyon coğrafyası. Ege Üniversitesi Basımevi, s.226-229, İzmir. Aubard, V., Paulo, J. A., Silva, J. M. (2019). Long-term monitoring of cork and holm oak stands productivity in Portugal with Landsat imagery. Remote Sensing, 11(5), 525. Aydınözü, D., Ayan, S., Tunç, H. (2024). Lübnan meşesi (Quercus libani Olivier)’nin İç Anadolu Bölgesindeki yeni yayılış alanı: KayseriPınarbaşı. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 10(1), 103-109. Aydınözü, D., Çoban, A., Tunç, H. (2017). Tüylü meşe’nin (Quercus pubescens) türkiye’de yeni bir yayılış alanı: Elmalı Dağı (Kayseri). Doğu Coğrafya Dergisi, 22(37), 83-98. Babst, F., Bouriaud, O., Poulter, B., Trouet, V., Girardin, M. P., Frank, D. C. (2019). Twentieth century redistribution in climatic drivers of global tree growth. Science. Advances, 5(1), eaat4313. Barry, R. G. (2008). Mountain weather and climate. Cambridge University Press. Bergès, L., Chevalier, R., Dumas, Y., Franc, A., Gilbert, J. M. (2005). Sessile oak (Quercus petraea Liebl.) site index variations in relation to climate, topography and soil in even-aged high-forest stands in northern France. Annals of forest science, 62(5), 391-402. Birol, S. Ö., Özel, N., Gugger, P., Özkan, K. (2020). Endemik kasnak meşesinin (Quercus vulcanica [Boiss. et Heldr. ex] Kotschy) yeni bir yayılış alanı. Turkish Journal of Forestry, 21(1), 6-14. Bolat, İ., Kara, Ö. (2017). Bitki besin elementleri: Kaynakları, işlevleri, eksik ve fazlalıkları. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 19(1), 218-22
106 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Bončina, Andrej, Matija Klopčič, Vasilije Trifković, Andrej Ficko, and Primož Simončič. (2023). “Tree and stand growth differ among soil classes in semi-natural forests in central Europe.” Catena 222: 106854. Brady, N. C., Weil, R. R. (1999). The nature and properties of soils Prentice-Hall Inc. Upper Saddle River, New Jersey,USA. Brandl, Susanne, Wolfgang Falk, Hans-Joachim Klemmt, Georg Stricker, Andreas Bender, Thomas Rötzer, and Hans Pretzsch. (2014). “Possibilities and limitations of spatially explicit site index modelling for spruce based on National Forest Inventory data and digital maps of soil and climate in Bavaria (SE Germany).” Forests 5 (11): 2626-46. Browicz,K., 1982, Chorology of Trees and Shrubs in South – West Asia and Adjacent regions, Vol.I, Warszawa. Bugalho, M. N., Caldeira, M. C., Pereira, J. S., Aronson, J., Pausas, J. G. (2011). Mediterranean cork oak savannas require human use to sustain biodiversity and ecosystem services. Frontiers in Ecology and the Environment, 9(5), 278-286. Cabanás, C.G.-L.; Legarda, G.; Ruano-Rosa, D.; Pizarro-Tobías, P.; Valverde-Corredor, A.; Niqui, J.L.; Triviño, J.C.; Roca, A.; Mercado-Blanco, J. (2018). Belowground microbiota and the health of tree crops. Front. Microbiol. 9, 1006. Camilo-Alves, C., da Clara, M.I.E., de Almeida Ribeiro, N.M.C. (2013). Decline of Mediterranean oak trees and its association with Phytophthora cinnamomi: a review. European Journal of Forest Research, 132(3), 411-432. Camilo-Alves, C., Saraiva-Dias, S., Dinis, C., do Rosário Felix, M., Varandas, C., de Almeida Ribeiro, N. (2020). Modeling Diachronic Cork Oak Dieback–Comparison of Two Case Studies. FORMATH, 19, 19-001. Chen, L., Xue, Y., Wang, N., Gao, H., Hu, G., Liu, J. E., ... Zhou, Z. (2025). Soil properties influence the distribution and diversity of plant communities in the desert-loess transition zone. Catena, 254, 108976. Corcobado, T., Solla, A., Madeira, M.A., Moreno, G. (2013). Combined effects of soil properties and Phytophthora cinnamomi infections on Quercus ilex decline. Plant Soil 373, 403–413. Costa, A., Pereira, H., Madeira, M. (2010). Analysis of spatial patterns of oak decline in cork oak woodlands in Mediterranean conditions. Annals of Forest Science, 67(2), 204-204. Coudun, C., Jean-Claude G., Christian P., and Jean-Claude R. (2006). “Soil nutritional factors improve models of plant species distribution: an illustration with Acer campestre (L.) in France.” Journal of Biogeography 33(10): 1750-63.
MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 107 Curtin, D., Campbell, C. A., Jalil, A. (1998). Effects of acidity on mineralization: pH-dependence of organic matter mineralization in weakly acidic soils. Soil Biology and Biochemistry, 30(1), 57-64. Çolak, A. H. (2013). Belgrad Ormanı’nın Ağaçları. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Yayını, 350-445, İstanbul. Dillon, W.W., Meentemeyer, R.K. (2019). Direct and indirect effects of forest microclimate on pathogen spillover. Ecology 100, e02686. Do˜na, V.J., L´opez-Jurado, J., Rom´an, A.G., S´anchez-Salguero, R., Matías, L., Del Olmo, F. D. (2022). Influence of site conditions and land management on Quercus suber L. population dynamics in the southern Iberian Peninsula. IForest 15, 77–84. Duranozu, A. 2004. Kasnak meşesinin Turkiye’de ikinci bir yeni yayılış alanı. Marmara Coğrafya Dergisi S.9. Elith, J., & Leathwick, J. (2009). Species distribution models: Ecological explanation and prediction across space and time. Annual Review of Ecology and Systematics, 40, 677–697. Ellison, D., Morris, C. E., Locatelli, B., Sheil, D., Cohen, J., Murdiyarso, D., ... & Sullivan, C. A. (2017). Trees, forests and water: Cool insights for a hot world. Global environmental change, 43, 51-61. Ertaş, A. (1996). Quercus hartwissiana Steven (Istranca Meşesi)’nin Silvikültürel Özellikleri Üzerine Araştırmalar, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul. Fageria, N. K. (2009). The Use of Nutrients in Crop Plants. CRC Pres, Boca Raton, Florida, New York. Fageria, N. K., Baligar, V. C., Clark, R. B. (2002). Micronutrients in crop production. Advances in agronomy, 77, 185-268. Fernández-Habas, J., Fernández-Rebollo, P., Casado, M. R., Moreno, A. M. G., Abellanas, B. (2019). Spatio-temporal analysis of oak decline process in open woodlands: a case study in SW Spain. Journal of Environmental Management, 248, 109308. Gardiner, D. T., Miller, R. W. (2008). Soils in Our Environment. 11th Edition, Pearson/Prentice Hall, Upper Saddle Hill, Ne Jersey, USA. Genç, M., Güner, T., Çömez, A., Deligöz, A.ve Yıldız, D. (2011). Kasnak meşesinin (Quercus vulcanica Boiss. and Heldr. Ex Kotschy) ekolojisi ve meşcere kuruluş özellikleri. Eskişehir: T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Orman Genel Müdürlüğü Orman Toprak ve Ekoloji Araştırmaları Enstitüsü Müdürlüğü, Çeşitli Yayınlar Serisi No: 4.
108 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Genç, M., Kılıç, M, Güner, S.T., Korkmaz, C. (1998). Türkiye’nin en kalın çaplı kasnak meşesi Kızıldağ milli parkında. Orman Mühendisliği Dergisi, S.35 (12), 8-13. Guisan, A., Thuiller, W. (2005). Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecology letters, 8(9), 993-1009. Guisan, A., Zimmermann, N. E. (2000). Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological modelling, 135(2-3), 147-186. Gülsoy, S., Şentürk, Ö., Karakaya, F. (2016). Kunduz Yöresi (Vezirköprü) ormanlarında saçlı meşe (Quercus cerris L.) türünün potansiyel dağılım modellemesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20(2). Günal, N. (1997). Türkiye’de başlıca ağaç türlerinin coğrafi yayılışları, ekolojik ve floristik özellikleri. Çantay Kitapevi, s. 94-96, İstanbul. Havlin, J. L., Tisdale, S. L., Nelson, W. L., Beaton, J. D. (2017). Soil fertility and fertilizers (8th ed.). Pearson India Education Services Pvt. Ltd. https://www.researchgate.net/profile/Praveen-Kumar-521/ publication/366175716_Soil_Fertility_and_Fertilizers_by_John_L_Havlin_zliborg/links/63948fbde42faa7e75af15db/Soil-Fertility-and-Fertilizers-by-JohnL-Havlin-z-liborg.pdf erişim tarihi 01.06.2025. Hedge, I., Yaltirik, F. (1982). Quercus L. pp. 659-683 In: Davis P. H. (ed.), Flora of Turkey and the East Aegean Islands 7. – Edinburgh. Hengl, T., de Jesus, J. M., Heuvelink, G. B., Gonzalez, M. R., Kilibarda, M., Blagotić, A., Shanguan, W., Wright, M.N., Geng, X., Bauer-Marchallinger, B., Wheeler, I., Mantel, S., Kempsen, B. (2014). SoilGrids1km — Global soil information based on automated mapping. Plos one, 9(8), e105992. Hernández-Lambraño, R. E., de la Cruz, D. R., & Sánchez-Agudo, J. Á. (2019). Spatial oak decline models to inform conservation planning in the CentralWestern Iberian Peninsula. Forest ecology and management, 441, 115-126. Huesca, M., Ustin, S.L., Shapiro, K.D., Boynton, R., Thorne, J.H. (2021). Detection of drought-induced blue oak mortality in the Sierra Nevada Mountains, California. Ecosphere 12. IPBES, (2018). The IPBES Assessment Report On Land Degradation and restoration, Secretariat of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services. Secretariat of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services, Bonn, Germany.
MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 109 Jamil, N., Sajjad, N., Ashraf, H., Masood, Z., Bazai, Z. A., Khan, R., Khan, R. (2016). Physical and chemical properties of soil quality indicating forests productivity: a review. American-Eurasian Journal of Toxicological Sciences, 8(2), 60-68. Kalkan, B., Karakurt, H., Özkan, K., Tiryaki, O., Güneş, Ö. (2021). Elazığ yöresinde meşe ekimlerinin gelişimi ile bazı yetişme ortamı özellikleri arasındaki ilişkiler. Ormancılık Araştırma Dergisi, 8(1), 27-41. Kavgacı, A. (2007). Demirköy-İğneada Longoz Ormanları ve Çevresinin Bitki Toplumları ve Kuruluş Özellikleri. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. Konatowska, M., Młynarczyk, A., Rutkowski, P., Kujawa, K. (2024). Impact of site conditions on quercus robur and quercus petraea growth and distribution under global climate change. Remote Sensing, 16(21), 4094. Kumbasli, M., Makineci, E., Keten, A., Beskardes, V., Özdemir, E. (2017). Effects of parent material, stand type and oak species on defoliation of coppiceoriginated oak (Quercus spp.) forests in Northern Turkish Thrace. Li, M., Shahir M., Chun-Huo C., Yi S., Jun W. (2023). “Mapping wild vascular plant species diversity in urban areas in California using crowdsourcing data by regression kriging: Examining socioeconomic disparities.” Science of The Total Environment 905: 166995. Locatelli, B., Pavageau, C., Pramova, E., & Di Gregorio, M. (2015). Integrating climate change mitigation and adaptation in agriculture and forestry: opportunities and trade-offs. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 6(6), 585–598. Lu, L., Zeng, F., Zeng, Z., Du, H., Zhang, C., Zhang, H. (2023). Diversity and soil chemical properties jointly explained the basal area in karst forest. Frontiers in Forests and Global Change, 6, 1268406. Lyu, Q., Liu, J., Liu, J., Luo, Y., Chen, L., Chen, G., ... & Li, X. (2021). Response of plant diversity and soil physicochemical properties to different gap sizes in a Pinus massoniana plantation. PeerJ, 9, e12222. Mayer, H., Aksoy, H. (1998). Türkiye Ormanları, T.C. Orman Bakanlığı. Batı Karadeniz Ormancılık Araştırma Enstitüsü. Muhtelif Yayınlar No: 1, Bolu, ISSN: 9757829056-0. Mert, A., Gülsoy, S., Özdemir, S., Şenol, A., Çelik, N., Özkan, K., Öztürk, M. (2025). Model-Based Mapping Processes of Soil Characteristics in Forest Ecosystems. Cambridge Scholars Publishing, UK, pp. 261-290.
110 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Mert, A., Özkan, K., Şentürk, Ö., Negiz, M. G. (2016). Changing the potential distribution of Turkey Oak (Quercus cerris L.) under climate change in Turkey. Polish Journal of Environmental Studies, 25(4), 1633-1638. Minasny, B., Hong, S. Y., Hartemink, A. E., Kim, Y. H., & Kang, S. S. (2016). Soil pH increase under paddy in South Korea between 2000 and 2012. Agriculture, Ecosystems & Environment, 221, 205-213. Moreira, F., Duarte, I., Catry, F., Ac´acio, V. (2007). Cork extraction as a key factor determining post-fire cork oak survival in a mountain region of southern Portugal. For. Ecol. Manage. 253, 30–37. Neina, D. (2019). The role of soil pH in plant nutrition and soil remediation. Applied and environmental soil science, 2019(1), 5794869. Ni, M., Vellend, M. (2024). Soil properties constrain forest understory plant distributions along an elevation gradient. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 379(1902), 20230373. OGM, (2020). Türkiye orman varlığı. https://www.ogm.gov. tr/tr/ormanlarimiz-sitesi/TurkiyeOrmanVarligi/Yayinlar/2020%20 T%C3%BCrkiye%20Orman%20Varl%C4%B1%C4%9F%C4%B1.pdf, Erişim: 15/04/2024. Onet, A., Grenni, P., Onet, C., Stoian, V., Crisan, V. (2025). Forest soil microbiomes: a review of key research from 2003 to 2023. Forests, 16(1), 148. Onwuka, B., Mang, B. (2018). Effects of soil temperature on some soil properties and plant growth. Plants & Agriculture Research, 8(1), 34–37. Özçelik, R., Cao, Q. V., Kurnaz, E., Koparan, B. (2022). Modeling diameter distributions of mixed-oak stands in Northwestern Turkey. Cerne, 28, e102991. Özdemir, S., Gülsoy, S., Mert, A. (2020). Predicting the effect of climate change on the potential distribution of Crimean Juniper. Kastamonu University Journal of Forestry Faculty, 20(2), 133-142. Özkan, K., Şenol, H., Başayiğit, L., Gülsoy, S., Mert, A. (2006). Buldan batı dağlık bölgesinde Saçlı meşenin (Quercus cerris L. var. cerris) yayılışını sınırlandıran faktörler. Buldan Sempozyum Bildirileri, 2, 589-594. Özkan, K., Şentürk, Ö. (2012). The application of group discrimination techniques to predict the potential distribution of turbentine tree, Internatinal Scientific Conference People Buildings and Environment, 7-9 November, Lednice, Czech Republic. Passioura, J. B. (2002). Soil conditions and plant growth. Plant, Cell & Environment, 25(2), 311-318.
MEŞE TÜRLERİNİN DAĞILIMI ÜZERİNE TOPRAK FAKTÖRLERİNİN ETKİLERİ 111 Pe˜nuelas, J., Filella, I., Lloret, F., Pi˜nol, J., Siscart, D. (2000). Effects of a severe drought on water and nitrogen use by Quercus ilex and Phillyrea latifolia. Biol. Plant 43, 47–53. Peguero-Pina, J.J., Sancho-Knapik, D., Martín, P., Saz, M.´A., GeaIzquierdo, G., Ca˜nellas, I., Gil-Pelegrín, E. (2015). Evidence of vulnerability segmentation in a deciduous Mediterranean oak (Quercus subpyrenaica E. H. del Villar). Tree. - Struct. Funct. 29, 1917–1927. Plomion C., Aury J-M., Amselem J., Leroy T., Murat F. et al., (2018). Oak genome reveals facets of long lifespan. Nature Plants, 4(7): 440–452. Polat, S., Ege, İ., Aslaner, E. (2024). Kasnak Meşesinin (Quercus Vulcanica [Boiss. And Heldr. Ex] Kotschy) Yeni Bir Doğal Yayılış Alanı: Budağan Dağı (Tavşanlı-Emet, Kütahya). Journal of Geography, (48), 33-47. Post, W. M., Emanuel, W. R., Zinke, P. J., Stangenberger, A. G. (1982). Soil carbon pools and world life zones. Nature, 298(5870), 156–159. Rice, R. W. (2007). The physiological role of minerals in the plant. In: Datnoff LE, Elmer WH, Huber DM (eds.) Mineral nutrition and plant disease, St. Paul, Minnesota: The American Phytopathological Society, pp 9–29. Rizzo, D.M., Garbelotto, M. (2003). Sudden oak death: endangering California and Oregon forest ecosystems. Front. Ecol. Environ. 1, 197–204. Russo, E., Stuart J. Davies, David A. King Sylvester Tan. 2005. “Soil‐ related performance variation and distributions of tree species in a Bornean rain forest.” Journal of ecology 93 (5): 879-89. S´anchez-Cuesta, R., Gonz´alez-Moreno, P., Cort´es-M´arquez, A., Navarro-Cerrillo, R.M., Ruiz-G´omez, F.J. (2022). Soil Distribution of Phytophthora cinnamomi Inoculum in Oak Afforestation Depends on site Characteristics Rather than Host Availability. New For (Dordr). S´anchez-Cuesta, R., Ruiz-G´omez, F.J., Duque-Lazo, J., Gonz´alezMoreno, P., NavarroCerrillo, R.M., 2021. The environmental drivers influencing spatio-temporal dynamics of oak defoliation and mortality in dehesas of Southern Spain. For. Ecol. Manage. 485. Sabuncu, R. (2002). Meşe ormanlarımıza genel bir bakış ve kasnak meşesi örneği, Batı Akdeniz Ormancılık Araştırma Müdürlüğü Dergisi, S 4, 55-70. Samec, P., Volánek, J., Kučera, M., Cudlín, P. (2021). Effect of soil diversity on forest plant species abundance: A case study from central-european highlands. Forests, 12(5), 534.
112 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Schoenholtz, S. H., Van Miegroet, H., Burger, J. A. (2000). A review of chemical and physical properties as indicators of forest soil quality: challenges and opportunities. Forest ecology and management, 138(1-3), 335-356. Smith, S. E., Read, D. J. (2008). Mycorrhizal Symbiosis (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 9780123705266. Spohn, M., Bagchi, S., Biederman, L. A., Borer, E. T., Bråthen, K. A., Bugalho, M. N., ... & Yahdjian, L. (2023). The positive effect of plant diversity on soil carbon depends on climate. Nature Communications, 14(1), 6624. Şahin N. (2022). Nemli Biyotop Bitki Toplumları ve Haritalaması; Belgrad Ormanı Örneği. İstanbul ÜniversitesiCerrahpaşa Lisansüstü Eğitim Enstitüsü. Doktora Tezi, İstanbul. Şahin, N., Şahin, A. (2023). Saplı meşenin (Quercus robur L.) Kuzey Marmara Bölümündeki dağılımı, orman işletme şekilleri ve karışıma katıldığı meşcerelerin yapısı. Ormancılık Araştırma Dergisi, 10(Özel Sayı), 33-40. Şentürk, Ö., Gülsoy, S., Tümer, İ. (2014). Aydınca Yöresi (Amasya) Ormanlarında Saçlı Meşe (Quercus cerris L.) Türünün Dağılımı ile Yetişme Ortamı Faktörleri Arasındaki İlişkileri. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 5(2), 13-21. Şentürk, Ö., Negiz, M. G., Gülsoy, S. (2021). Predictive modelling and mapping of Turkish oak (Quercus cerris L.): A case of study Gölhisar region. International Conference on Science and Technology (ICONST 2021), 8-10 September, Budva, pp.121-128. Tiberi, R., Branco, M., Bracalini, M., Croci, F., Panzavolta, T. (2016). Cork oak pests: a review of insect damage and management. Ann. For. Sci. 73, 219–232. Topraksu Genel Müdürlüğü, (1971). Susurluk havzası toprakları. Ankara: Köyişleri Bakanlığı Yayınları No:174, Topraksu Genel Müdürlüğü Yayınları No:258, Seri No:46. Torres-Vila, L.M., Echave-Sanabria, A.C., Mendiola-Díaz, F.J., MoralGarcía, F.J. (2019). Mapping oak shoot browning in SW Spain using online imagery as virtual prospecting tool. Ann. For. Sci. 76. van der Heijden, M. G. A., Bardgett, R. D., van Straalen, N. M. (2008). The unseen majority: soil microbes as drivers of plant diversity and productivity in terrestrial ecosystems. Ecology Letters, 11(3), 296–310. White, R. E. (2006). Principles and Practice of Soil Science: The Soil as a Natural Resource. 4th Edition, Wiley-Blackwell Scientific Publication, London, United Kingdom.
BERBERIS CRATAEGINA DC’NIN EKOLOJİK NİŞİ VE GELECEĞE YÖNELİK . . . 119 Jacknife istatistiği, MaxEnt programı ile elde edilen bir modelde araştırmacıya değişkenlerin modele katkılarını ölçmeye yarayan bir yöntemdir. Bu yöntem ile her bir değişken için modele dahil olduğunda sağladığı katkı ortaya konulmaktadır. Bu çalışma kapsamında da Berberis crataegina türünün yayılışında etkili olan değişkenler Jacknife grafiği ile ortaya konulmuştur (Şekil 1). Şekil 2. Jacknife grafiği ile modele katkı sağlayan değişkenler Jacknife grafiği incelendiğinde oluşan modele en fazla katkıyı yükselti değişkenin yaptığı görülmektedir. Ardından sırasıyla radyasyon indeksi, pürüzlülük, sıcaklık indeksi ve topografik pozisyon indeksi değişkenlerinin modele katkıda bulunduğu ortaya konmuştur. Ayrıca modelden çıkartıldığında, modelde en büyük kaybı yaşatacak değişkenin ise yükselti olduğu tespit edilmiştir. Modeli oluşturan değişkenlerin etkileri ve hedef tür ile arasındaki ilişki durumu cevaplandırıcı eğrilerden anlaşılmaktadır. Modele katkı sağlayan değişkenlere ait cevaplandırıcı eğriler Şekil 2’de verilmiştir. MaxEnt programı tarafından sağlanan tahmin haritası, ArcGIS yazılımı kullanılarak düzenlenmiştir. Elde edilen harita, Berberis crataegina türünün potansiyel dağılımın alanlarını göstermektedir (Şekil 3).
120 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Şekil 3. Berberis crataegina DC’nın potansiyel dağılım haritası 6. Sonuç ve Öneriler Bu çalışmada, Berberis crataegina’nın Isparta-Eğirdir-Yukarı Gökdere yöresindeki potansiyel dağılım alanları MaxEnt modeli kullanılarak belirlenmiştir. Model sonuçları, türün dağılımında yükselti değişkeninin en yüksek katkıya sahip olduğunu, bunu sırasıyla radyasyon indeksi, pürüzlülük, sıcaklık indeksi ve topografik pozisyon indeksinin izlediğini göstermiştir. Bu bulgular, Berberis türlerinin genellikle yarı kurak ve dağlık ekoton bölgelerde, yüksek güneşlenmeye sahip alanlarda yoğunlaştığını bildiren çalışmalara paralellik göstermektedir (Ayna & Arslanoğlu, 2019).
BERBERIS CRATAEGINA DC’NIN EKOLOJİK NİŞİ VE GELECEĞE YÖNELİK . . . 121 Bu çalışmada iklim değişkenleri modele dahil edilmemiştir. Bunun temel nedeni, araştırma alanının mikroölçekte sınırlı bir coğrafyaya (Isparta-EğirdirYukarı Gökdere bölgesi) sahip olmasıdır. Küçük alanlarda, sıcaklık ve yağış gibi makro ölçekli iklim verileri düşük çözünürlüklü kaldığından, yerel topoğrafik çeşitliliği yansıtamamaktadır. Ayrıca, WorldClim gibi küresel iklim veri setlerinin 1 km² mekânsal çözünürlüğe sahip olması, bu çalışmanın ölçüsünde veri uyumsuzluğu ve aşırı genelleştirme hatalarına neden olabileceğinden, modele eklenmemiştir. Bu yaklaşım, küçük alanlı ekolojik modellemelerde önerilen bir yöntemdir (Elith vd., 2011; Merow vd., 2013). İklim faktörleri dolaylı biçimde yükselti, radyasyon indeksi ve sıcaklık indeksi gibi topoğrafik değişkenler aracılığıyla temsil edilmiştir. Model Swets’in (1988), AUC değerlerini şu şekilde sınıflandırmıştır: mükemmel (AUC> 0.90), iyi (0.90> AUC> 0.81), orta (0.80> AUC> 0.71), zayıf (AUC> AUC> 0.61) ve başarısız (AUC <0.60). Swets 1988, sınıflandırmasına göre iyi düzeyde model performansına işaret etmektedir. Benzer şekilde, Capparis spinosa (Çıvğa vd., 2024) ve Crataegus monogyna (Tekeş vd., 2025) türleri üzerine yapılan habitat uygunluk modelleri de benzer doğruluk düzeylerine ulaşmıştır. Bu durum, MaxEnt algoritmasının yalnızca var verilerine dayalı olmasına karşın, çevresel değişkenlerle tür dağılımı arasındaki ilişkileri güvenilir biçimde temsil ettiğini göstermektedir (Phillips vd., 2006; Elith vd., 2011). Potansiyel dağılım haritası, Berberis. crataegina’nın özellikle düşük rakımlı, güney bakılı ve yüksek radyasyon değerine sahip alanları tercih ettiğini göstermiştir. Bu durum, türün mikroklimatik koşullara uyum gösterdiğini düşündürmektedir. Ayrıca kök yapısının erozyonla mücadelede önemli bir rol oynaması, türün ekosistem hizmetleri bakımından da değerli olduğunu desteklemektedir (Baytop, 1999). Sonuç olarak, Berberis crataegina hem ekolojik işlevleri (erozyon kontrolü, habitat oluşturma) hem de ekonomik değeri (tıbbi, farmakolojik, gıda endüstrisinde kullanım potansiyeli) nedeniyle önemli bir odun dışı orman ürünüdür. Isparta-Eğirdir-Yukarı Gökdere yöresinde gerçekleştirilen bu çalışma, türün habitat tercihlerini belirleyerek, sürdürülebilir kullanım ve koruma stratejilerinin geliştirilmesine bilimsel bir temel sağlamaktadır. Özellikle yerel ormancılık birimlerinin, bu türün doğal popülasyonlarını korumaya yönelik eylem planlarını ekolojik niş modelleme çıktılarıyla bütünleştirmesi önerilmektedir (Negiz & Özkan, 2017).
122 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Kaynakça Acarer, A. (2024a). Response of Black Pine (Pinus nigra) in Southwestern Anatolia to Climate Change. BioResources, 19(4), 8594-8607. Acarer, A. (2024b). Role of climate change on Oriental spruce (Picea orientalis L.): Modeling and mapping. BioResources, 19(2), 3845-3856. Acarer, A., & Mert, A. (2025). Mapping habitat suitability of the brown bear in Artvin-Şavşat region, Turkey. Ursus, 2025(36e8), 1-15. Ahmadi, M., Shabani, F., Kumar, L., & Solhjouy-Fard, S. (2021). Ecological niche modeling of Berberis species under climate change scenarios in Iran. Ecological Informatics, 61, 101246. https://doi.org/10.1016/j. ecoinf.2021.101246 Araújo, M. B., & Peterson, A. T. (2012). Uses and misuses of bioclimatic envelope modeling. Ecology, 93(7), 1527–1539. https://doi.org/10.1890/11-1930.1 Aydın, A., & Yücedağ, C. (2022). Modeling the distribution of endemic plant species in Mediterranean ecosystems of Turkey. Journal of Environmental Biology, 43(5), 1121–1130. https://doi.org/10.22438/jeb/43/5/MRN-1785 Ayna, Ö.F. Arslanoğlu, Ş.F., The types of berberis growing in anatolian geography and traditional uses, Int. J. Life Sci. Biotechnol. 2 (2019) 36–42, https://doi.org/10. 38001/IJLSB.549108. Baytop T. Türkiyede bitkiler ile Tedavi. İstanbul: Nobel Tıp kitapevleri; 1999. CFE. (2021). Non-Wood Forest Products Assesment Report of Turkey. The Chamber of Forest Engineers of Turkey, Ankara. Çıvğa, A., Gülsoy, S., & Şentürk, Ö. (2023). Potential Distribution Modeling of Wild Olive (Olea europaea L. subsp. europaea) and Sage (Salvia tomentosa Mill.) Species in the Babadağ (Fethiye) Region. 21. Yüzyılda Fen ve Teknik, 10(19), 29-39. Çıvğa, A., Gülsoy, S., & Şentürk, Ö. (2024). Modelling of potential distribution of some non-wood forest products. Šumarski list, 148(9-10). Çıvğa, A., Özdemir, S. ve Gülsoy, S. (2024). Capparis spinosa›nın potansiyel coğrafi dağılımının tahmini. Biyolojik Çeşitlilik ve Koruma, 17(3), 206-215. https://doi.org/10.46309/biodicon.2024.1384960 Elith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudík, M., Chee, Y. E., & Yates, C. J. (2011). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions, 17(1), 43–57. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x Gassó, N., Thuiller, W., Pino, J., & Vilà, M. (2012). Potential distribution range of invasive plant species in Spain. NeoBiota, 12, 25. https://doi. org/10.3897/neobiota.12.2341 [24]
BERBERIS CRATAEGINA DC’NIN EKOLOJİK NİŞİ VE GELECEĞE YÖNELİK . . . 123 Ghahreman, A., & Okhovvat, A. R. (2018). Medicinal plants of Iran. Tehran University Press. Hosseini, N., Mehrabian, A., & Mostafavi, H. (2022). Modeling climate change effects on spatial distribution of wild Aegilops L. (Poaceae) toward food security management and biodiversity conservation in Iran. Integrated Environmental Assessment and Management, 18(3), 697-708. https://doi. org/10.1002/ieam.4531 Hosseini, N., Mehrabian, A., & Mostafavi, H. (2022). Modeling climate change effects on spatial distribution of wild Aegilops L. (Poaceae) toward food security management and biodiversity conservation in Iran. Integrated Environmental Assessment and Management, 18(3), 697-708. https://doi. org/10.1002/ieam.4531 McCune, B., Keon, D. 2002. Equations for potential annual direct incident radiation and heat load. Journal of vegetation science, 13(4), 603‐606. Merow, C., Smith, M. J., & Silander, J. A. (2013). A practical guide to MaxEnt for modeling species’ distributions: what it does, and why inputs and settings matter. Ecography, 36(10), 1058–1069. https://doi.org/10.1111/j.16000587.2013.07872.x Negiz, M. G., & Özkan, K. (2017). The ralationships between beta plant diversity and climatic variables: A case study from Kuyucak mountain district. Journal of Environmental Biology, 38, 911-917. Özdemir, S. (2024a). Akdeniz bölgesinde (Antalya) bitki topluluklarının taksonomik çeşitliliği ve gruplanması üzerinde çevresel değişkenlerin etkileri. Avrupa Orman Araştırmaları Dergisi, 143 (6), 1903-1914. Özdemir, S. (2024b). Tür Dağılım Modellemesinin Kısa Tarihi: Web of Science üzerinden Bibliyometrik Çalışma. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 20(2), 334-351. Özkan, K., Negiz, M. G., & Makineci, E. (2023). Ecological modeling of oak species distribution under climate change in Turkey. Forest Ecology and Management, 530, 120783. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.120783 Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3–4), 231–259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026 Singh, A., Bajpai, V., & Srivastava, M. (2021). Pharmacological potential of berberine alkaloid: A comprehensive review. Journal of Herbal Medicine, 27, 100404. https://doi.org/10.1016/j.hermed.2021.100404 Swets, K.A. (1988). Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science, 240, 1285–1293.
124 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Tekeş, A. (2024). Katran Ardıcının (Juniperus oxycedrus L.) Gösterge Bitki Tür Analizi ve Ekolojik Değerlendirmesi. Science and Technique in the 21st Century, 11(22), 81-91. Tekeş, A., Özdemir, S., Aykurt, C., Gülsoy, S., & Özkan, K. (2025). Species distribution modeling of red hawthorn (Crataegus monogyna Jacq.) in response to climate change. Šumarski list, 149(5-6). Tuzlacı E. Türkiye’nin geleneksel ilaç bitkileri. İstanbul: İstanbul Medikal Yayıncılık; 2016. Villinski, J.R., E.R. Dumas, H.B. Chai, J.M. Pezzuto, C.K. Angerhofer, S. GafnerAntibacterial Activity and Alkaloid Content of Berberis thunbergii, Berberis vulgaris and Hydrastis canadensis, 2008, 551–557, 10.1080/13880200390500768 Yüce, E., & Bilgin, R. (2019). The ecological roles of Berberis species in Anatolian ecosystems. Turkish Journal of Botany, 43(2), 159–171.
125 BÖLÜM VII ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ OLARAK STYRAX OFFICINALIS L.’NİN POTANSİYEL DAĞILIM MODELLEMESİ VE HARİTALAMASI PotentialDistribtionModellingandMappingofStyrax officinalisL.asaNon-WoodForestProdct Ayşegül TEKEŞ DÜDÜKÇÜ1* & Meral DOĞAN2 1*(Dr.), Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Orman Fakültesi, Yaban Hayatı Ekolojisi ve Yönetimi Bölümü E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0003-4515-7258. 2 (Dr.), Harran Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Bahçe Bitkileri Bölümü, Şanlıurfa, Türkiye, E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-6227-2579 1. GİRİŞ Odun dışı orman ürünleri, ekolojik sürdürülebilirlik, ekonomik katkı ve kültürel değerleri nedeniyle son yıllarda doğal kaynak yönetimi literatüründe giderek daha fazla önem kazanmaktadır (FAO, 2020; Tekeş vd., 2025). Bu ürünler arasında yer alan Styrax officinalis L. (tesbih ağacı), Styracaceae familyasının önemli bir üyesidir ve Akdeniz kuşağının doğal bitki örtüsünde önemli bir yer tutmaktadır. Ekolojik uyum kabiliyeti, ekonomik değeri ve geleneksel kullanımları ile dikkat çeken bu tür, Akdeniz Havzası’nda; Güney Avrupa, Batı Asya ve Kuzey Afrika bölgelerinde yayılış göstermektedir (Brahmi vd., 2020). Türkiye’de ise başta Ege ve Akdeniz Bölgeleri olmak üzere, kurak ve taşlık yamaçlarda, kireçli ve ağır topraklarda ve deniz seviyesinden
126 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ 1500 m yükseltilere kadar olan alanlarda doğal popülasyonlar hâlinde bulunmaktadır (Yaltırık, 1997). S. officinalis, kuraklığa ve yüksek sıcaklığa dayanıklı bir türdür ve tipik Akdeniz ikliminin yazları sıcak ve kurak, kışları ılıman ve yağışlı koşullarına iyi uyum sağlamıştır (Brahmi vd., 2020). Tüylü yaprak yüzeyi, derin kök sistemi ve mevsimsel yaprak dökme özelliği sayesinde su kaybını minimize ederek yarı kurak koşullarda hayatta kalabilmektedir. Bu morfolojik ve fizyolojik adaptasyon özellikleri, türün toprak erozyonunun önlenmesi, yamaç stabilizasyonu ve mikroklimatik çeşitliliğin sürdürülmesi açısından ekosistem işlevselliğine önemli katkı sağladığını göstermektedir (Hegazy ve Lovett-Doust, 2016). Ekosistem dengesi bozulduğunda, bu tür işlevsel katkıların insan sağlığı üzerinde de olumsuz etkiler ortaya çıkarabildiği belirtilmektedir (Ayanoğlu vd., 2020). Ekolojik rolünün yanı sıra S. officinalis, fitokimyasal bileşenleri ve biyolojik aktiviteleri bakımından da yüksek değere sahip bir bitkidir. Türün farklı organlarında yapılan kimyasal analizlerde benzofuran türevleri (egonol, homoegonol, egonol oleat), flavonoidler (kuersetin, naringenin, kateşin) ve fenolik asitler (gallik, kafeik, ferulik) gibi çok sayıda biyoaktif bileşik belirlenmiştir (Brahmi vd., 2020). Bu bileşiklerin güçlü antioksidan, antimikrobiyal, antienflamatuar ve antikanser aktiviteler gösterdiği rapor edilmiştir. Ayrıca bitkinin kabuğundan elde edilen “storax” adlı oleo-rezin, Antik Roma, Yunan ve Fenike uygarlıklarından bu yana tütsü, merhem ve ilaç hammaddesi olarak kullanılmış; günümüzde de solunum yolu hastalıkları, cilt rahatsızlıkları, öksürük, yara ve sindirim sorunlarının tedavisinde halk hekimliği kapsamında değerlendirilmektedir (Baser ve Buchbauer, 2009; Brahmi vd., 2020). S. officinalis, bu özellikleriyle yalnızca ekolojik dayanıklılığa sahip bir tür değil, aynı zamanda ekonomik değeri yüksek bir odun dışı orman ürünü konumundadır (Saputra ve Lee, 2021). Ancak, türün doğal popülasyonları son yıllarda aşırı toplama, habitat parçalanması ve iklim değişikliğine bağlı çevresel stres faktörleri nedeniyle azalma eğilimi göstermektedir (FAO, 2020). Özellikle artan sıcaklık, azalan yağış ve uzayan kurak dönemler, doğal türlerin potansiyel dağılım alanlarını daraltmakta ve popülasyon dinamiklerini olumsuz etkilemektedir (Büyükgebiz vd., 2019; Gülsoy vd., 2022; Negiz vd., 2024). Bu durum, S. officinalis’in doğal yayılışının ve ekolojik sınırlarının yeniden değerlendirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu noktada, tür dağılım modelleme (Species Distribution Modeling, SDM) yöntemleri, bitkilerin ekolojik nişlerini ve potansiyel dağılım alanlarını belirlemede geçmişten günümüze kadar etkili bir yöntem olarak öne çıkmaktadır (Acarer, 2024a; Özdemir, 2024; Acarer, 2025; Gül, 2025). Özellikle
ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ OLARAK STYRAX OFFICINALIS L.’NİN . . . 127 Maksimum Entropi (MaxEnt) algoritması, yalnızca türün varlık verilerini kullanarak çevresel değişkenlerle ilişkilendirme yapabilmesi nedeniyle yüksek performanslı bir modelleme aracıdır. Bu yöntem, biyoiklimsel, topoğrafik ve çevresel değişkenleri entegre ederek türün çevresel tolerans aralıklarını ve potansiyel dağılım örüntülerini yüksek doğrulukla ortaya koymaktadır (Phillips vd., 2006; Acarer, 2024b). Bu çalışmada, S. officinalis türünün Türkiye’deki güncel potansiyel dağılım alanlarının, MaxEnt yazılımı kullanılarak modellenmesi ve haritalanması hedeflenmiştir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçların, odun dışı orman ürünü olarak sürdürülebilir kullanımına, doğal hedef türün popülasyonlarının korunmasına ve iklim değişikliğine dayanıklı orman yönetimi stratejilerinin geliştirilmesine yönelik bilimsel bir temel oluşturmayı amaçlamaktadır. 2. Materyal-Yöntem 2.1.ÇalışmaAlanıveVeriTemini Türkiye, Asya ile Avrupa arasında köprü konumunda olup farklı iklim tipleri ve topoğrafik özellikleriyle zengin ekolojik çeşitliliğe sahiptir. Ortalama yükseltisi 1100 m’nin üzerinde olan ülke, batıdan doğuya doğru artan dağlık yapısı, kıyı boyunca uzanan dağ sıraları ve geniş iç plato alanlarıyla dikkat çekmektedir (Sariş vd., 2010; Noroozi vd., 2019). Akdeniz, Ege ve Karadeniz gibi farklı denizlerle çevrili olması, kıyı bölgelerinde nemli ve ılıman iklimlerin, iç kesimlerde ise karasal koşulların hâkim olmasına yol açmaktadır. Bu fiziki çeşitlilik Türkiye’yi bitki türleri açısından önemli bir gen merkezi haline getirmiştir (Akman & Ketenoǧlu, 1986; Noroozi vd., 2019; Gül ve Dölarslan, 2021). Bu ekolojik mozaik içinde, tıbbi ve aromatik özellikleriyle öne çıkan S. officinalis, Türkiye’de odun dışı orman ürünleri arasında dikkat çeken türlerden biridir. Türün doğal popülasyonları özellikle Akdeniz ve Ege bölgelerinin kıyı kuşaklarında yoğunlaşmaktadır (Parducci vd., 2025). Düşük ve orta yükseltilerde, kireçtaşı zengin yamaçlar ile engebeli arazilerde yayılış göstermektedir Buna karşın, karasal iklim koşullarının hâkim olduğu İç Anadolu, yüksek rakımlı Doğu Anadolu ve sürekli nemli Karadeniz kuşağı tür için elverişsiz alanlardır (Demiray vd., 2013; Dindaroğlu vd., 2016). Dolayısıyla S. officinalis’in Türkiye’deki dağılımı, yaz kuraklığının belirgin, kış yağışlarının ise yeterli olduğu tipik Akdeniz iklim zonlarıyla sınırlıdır. S. officinalis’e ait varlık kayıtları, uluslararası biyolojik veri paylaşım ağı olan Küresel Biyoçeşitlilik Bilgi Tesisi’nden (GBIF, 2025) temin edilmiştir.
128 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Başlangıçta dünya genelinde 6.428 gözlem kaydı bulunmasına karşın, çalışma alanı sınırlarının dikkate alınması, yinelenen ve hatalı kayıtların ayıklanması sonucunda 300 var verisi modele dahil edilmiştir (Şekil 1). Şekil 1. Çalışma alanının yer bulduru haritası ve hedef türün var verileri 2.2.Yöntem 2.2.1.SayısalAltlıkHaritalarınHazırlanması Çalışma kapsamında sayısal altlık haritaların oluşturulmasında, öncelikle araştırma sahasına ait Sayısal Yükseklik Modeli (Digital Elevation Model – DEM) verileri, United States Geological Survey (USGS) veri portalından (www. usgs.gov) elde edilmiştir. Temin edilen bu veriler, çalışma alanının sınırlarına göre yeniden düzenlenmiş ve ArcMap yazılımı kullanılarak işlenmiştir. Böylece, coğrafi analizlerde kullanılabilecek nitelikte sayısal altlık veriler üretilmiştir. Sayısal Yükseklik Modeli (DEM) verileri temel alınarak, arazi morfolojisini yansıtan çeşitli türetilmiş topoğrafik parametreler üretilmiştir. Bu kapsamda; eğim, bakı, engebelilik, bear aspect, arazi yüzey şekli indeksi, bakı uygunluk indeksi, pürüzlülük indeksi, gölgelenme indeksi, radyasyon indeksi, sıcaklık indeksi, solar radyasyon indeksi, topografik pozisyon indeksi ve solar aydınlanma indeksi (06:00, 08:00, 10:00, 12:00, 14:00, 16:00, 18:00, 20:00 ve toplam) değişkenleri üzerinden ArcMap yazılımındaki ilgili araçlar ve eklentiler aracılığıyla elde edilmiştir. Bu parametreler, türün ekolojik nişini şekillendirebilecek topoğrafik faktörleri temsil ettikleri için modelleme sürecinde değerlendirmeye alınmıştır. Fick ve Hijmans (2017) tarafından geliştirilen iklim değişkenleri WorldClim veri tabanından temin edilmiştir. Güncel iklim koşullarını temsil eden 19 biyoiklimsel değişken indirildikten sonra, çalışma alanının sınırları
ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ OLARAK STYRAX OFFICINALIS L.’NİN . . . 135 türün varlık olasılığı neredeyse sıfıra yaklaşmıştır. Bu sonuç, türün yayılışının özellikle alt rakımlı kıyı bölgeleri ile sınırlı olduğunu, yüksek dağlık alanlarda ise ekolojik toleransının oldukça düşük olduğunu göstermektedir. Türün optimum dağılım alanlarının, tipik olarak Akdeniz ikliminin hâkim olduğu düşük rakımlı ve ılıman bölgelerle örtüştüğü anlaşılmaktadır. Şekil 4. S. officinalis modeline katkıda bulunan değişkenler a) Yıllık yağış (Bio12) b) En kuru ilk üç ayın yağışı (Bio17) c) En sıcak ayın en yüksek sıcaklığı (Bio5) d) Engebe e) Yükselti Modellemeye katkıda bulunan değişkenleri kullanarak üretilen, S. officinalis’in günümüze ait potansiyel dağılım haritası MaxEnt yazılımına göre oluşturulmuştur. Bu harita türün Türkiye’deki coğrafi dağılımını göstermektedir. Haritada kullanılan renk skalası, hedef tür için uygunluk seviyelerini göstermektedir. Kırmızıdan turuncuya değişen tonlar hedef tür için son derece uygun alanları temsil ederken, mavi tonlar uygun olmayan alanları göstermektedir.
136 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Şekil 5. S. officinalis’in günümüze ait potansiyel dağılım haritası Model sonuçlarına göre S. officinalis’in Türkiye’deki potansiyel dağılım alanları, esas olarak Akdeniz Bölgesi ve Ege Bölgesi’nin kıyı kuşağı boyunca yoğunlaşmaktadır. Özellikle Batı Akdeniz’de (Antalya, Mersin çevresi) ve Güneybatı Anadolu’da (Muğla, Aydın, İzmir çevresi) türün uygunluk değerleri oldukça yüksek düzeyde (0.8–1.0) tahmin edilmiştir. Bu alanlar, düşük–orta yükseltili, kireçtaşı zengin jeolojik yapıya sahip, yaz kuraklığı belirgin ve kış yağışlı tipik Akdeniz iklim zonlarıyla örtüşmektedir. Doğu Akdeniz’de (Adana, Hatay) de dar kıyı şeritlerinde ve Amanos Dağları’nın yamaçlarında yüksek uygunluk değerleri dikkat çekmektedir. Bu durum, türün Akdeniz ikliminin etkili olduğu doğu kesimlerde de ekolojik olarak uygun habitat bulduğunu göstermektedir. Ege Bölgesi’nde, kıyıdan içeriye doğru uzanan vadilerde ve kıyı ardı dağlık alanların (ör. Menteşe Yöresi) düşük–orta yükseltilerinde türün varlık olasılığı yüksek görünmektedir. Bu alanlarda Akdeniz iklimi etkili olup, engebeli topografya ve mikroklimatik çeşitlilik türün dağılımını desteklemektedir. Buna karşın, İç Anadolu Bölgesi genelinde ve Doğu Anadolu’nun yüksek rakımlı alanlarında tür için uygunluk son derece düşüktür. Bu bölgelerdeki karasal iklim koşulları (düşük yağış, yüksek sıcaklık farkları, uzun süreli don) ve yüksek rakımlar türün ekolojik tolerans sınırlarının dışında kalmaktadır. Benzer şekilde, Karadeniz Bölgesi’nde sürekli nemli ve serin iklim koşulları nedeniyle türün uygunluk değerleri oldukça sınırlı çıkmıştır. 4. Tartışma Bu çalışmada, S. officinalis türünün Türkiye’deki potansiyel dağılım alanları, günümüz iklim koşulları altında MaxEnt yöntemi kullanılarak incelenmiştir. Modelin eğitim AUC değeri 0.961, test AUC değeri 0.953 olarak
ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ OLARAK STYRAX OFFICINALIS L.’NİN . . . 137 bulunmuştur. Bu sonuç; Swets (1988) sınıflandırmasına göre “mükemmel” kategorisinde yer almaktadır. Ayrıca Jackknife testi sonuçları, modele dahil edilen değişkenlerin yüksek düzeyde tutarlılık gösterdiğini ortaya koymuştur. Model çıktıları, S. officinalis’in dağılımını belirleyen temel faktörlerin yağış ve sıcaklık temelli biyoiklim değişkenleri ile topoğrafik koşullar olduğunu göstermiştir. Özellikle yıllık yağış (BIO12), en kuru ilk üç ayın yağışı (BIO17) ve en sıcak ayın maksimum sıcaklığı (BIO5) modelde en yüksek katkı oranına sahip değişkenlerdir. Bu değişkenlerin etki desenleri, türün Akdeniz iklimi koşullarına özgü ekolojik adaptasyonunu açıkça yansıtmaktadır (Yaltırık, 1997). Son dönem çalışmalarda, Styrax türlerinin habitat tercihleri, fenolojisi ve biyolojik aktiviteleri detaylı olarak ortaya konmuştur (Paparella vd., 2025). BIO12 değişkenine ait yanıt eğrileri, türün uygunluk değerlerinin 1000– 1500 mm yıllık yağış aralığında maksimum düzeye ulaştığını göstermiştir. Bu durum, S. officinalis’in tipik olarak kışları yağışlı, yazları kurak alanlarda optimum gelişme gösterdiğini ve aşırı nemli ortamlardan kaçındığını göstermektedir. Benzer biçimde BIO17 değişkeni, en kurak çeyrekte ≤50 mm yağış koşullarının tür için en uygun ekolojik eşiği temsil ettiğini ortaya koymuştur. Bu desen, S. officinalis’in yaz kuraklığına yüksek tolerans gösteren bir Akdeniz elemanı olduğunu desteklemektedir (Hegazy ve Lovett-Doust, 2016). Sıcaklık faktörleri incelendiğinde, en sıcak ayın en yüksek sıcaklığı (BIO5) değişkeninin 25–30 °C aralığında optimum uygunluk sağladığı, 35 °C’nin üzerindeki sıcaklıklarda ise uygunluğun belirgin şekilde azaldığı görülmüştür. Bu sonuç, türün ılıman-yüksek yaz sıcaklıklarına uyumlu olduğunu, ancak aşırı sıcaklık artışlarına duyarlı bir fizyolojik sınır sergilediğini göstermektedir. Bu bulgular, Akdeniz havzasının ılıman alt kuşaklarında (özellikle Ege ve Batı Akdeniz kıyı zonları) S. officinalis’in yoğunlaşmasını açıklamaktadır. Benzer şekilde, tropik bölgelerde yayılış gösteren Styrax sumatrana türü için yapılan MaxEnt modellemeleri, sıcaklık ve yağış değişkenlerinin dağılım üzerinde belirleyici olduğunu ortaya koymuştur (Saputra vd., 2019). Topoğrafik değişkenler incelendiğinde, engebe ve yükselti faktörlerinin türün dağılımında belirleyici olduğu görülmüştür. Model sonuçları, S. officinalis’in hafif–orta derecede engebeli ve 0–500 m yükselti aralığındaki alanlarda en yüksek uygunluk değerlerine ulaştığını göstermektedir. Bu durum, türün mikroklimatik çeşitliliğin yüksek olduğu, drenajı iyi ve güneşlenmesi yüksek alanlara ekolojik olarak uyum sağladığını ortaya koymaktadır. Yüksek rakımlı alanlarda (≥1000 m) uygunluk değerinin hızlı düşmesi, türün soğuk stresine duyarlı yapısıyla ilişkilendirilebilir. Benzer şekilde, S. sumatrana türü
138 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ için yapılan MaxEnt temelli çalışmalarda da yükselti faktörünün türün potansiyel dağılımını sınırladığı bildirilmiştir (Saputra vd., 2019; Saputra ve Lee, 2021). Model çıktılarının mekânsal dağılımına göre, S. officinalis’in yüksek potansiyel dağılım alanları Türkiye’nin Batı Akdeniz (Antalya, Mersin) ve Ege Bölgesi (Muğla, Aydın, İzmir) kıyı kuşaklarında yoğunlaşmaktadır. Bu bölgeler, yaz kuraklığının belirgin olduğu, kışları ise bol yağış alan tipik Akdeniz iklim zonlarıdır. Doğu Akdeniz’de (Hatay, Adana) dar kıyı şeritlerinde ve Amanos Dağları’nın eteklerinde türün uygunluk olasılığı yüksek olmakla birlikte, bu dağılım mikroklimatik geçiş zonlarıyla sınırlı kalmaktadır. Buna karşın, İç Anadolu ve Doğu Anadolu’nun yüksek rakımlı ve karasal iklim etkisindeki alanlarında tür için potansiyel dağılım olasılığı oldukça düşüktür. Bu durum, türün ekolojik niş sınırlarının belirgin şekilde Akdeniz termal rejimiyle ilişkili olduğunu göstermektedir (Balyen ve Kiraz, 2024). Benzer sonuçlar, Asya tropik kuşağında yayılış gösteren Styrax sumatrana için de bildirilmiştir. Saputra vd. (2019) ve Saputra ve Lee (2021) tarafından yapılan MaxEnt tabanlı çalışmalar, S. sumatrana’nın potansiyel dağılımının soğuk çeyrek ortalama sıcaklığı (BIO11) ve yıllık yağış değişkenleriyle güçlü biçimde ilişkili olduğunu ve optimum sıcaklık aralığının 13–19 °C olduğunu göstermiştir. Ayrıca iklim değişikliğine bağlı olarak 2050 ve 2070 yıllarında türün uygun alanlarının sırasıyla %3–4 ve %1,3’e kadar gerileyeceği öngörülmüştür. Bu bulgular, S. officinalis’in de benzer şekilde ısınma eğilimi ve yağış rejimi değişikliklerine karşı duyarlı olabileceğini göstermektedir. Özellikle Akdeniz havzasında iklim değişikliğinin etkisiyle yıllık yağış miktarındaki azalma ve sıcaklık artışı, türün potansiyel dağılım alanlarını daraltma potansiyeline sahiptir. Dolayısıyla, S. officinalis’in gelecekteki popülasyon dinamiklerinin korunabilmesi için yüksek uygunluk gösteren bölgelerin (örneğin Batı Akdeniz kıyı zonları) in situ koruma alanı olarak önceliklendirilmesi gerekmektedir. Ayrıca kuraklığa dayanıklı popülasyonların genetik olarak karakterize edilmesi, ex situ koleksiyonların oluşturulması ve yeniden yerleştirme (reintroduction) çalışmalarının desteklenmesi önem taşımaktadır. Türün odun dışı orman ürünü (ODOÜ) olarak ekonomik kullanımı da bu koruma planlarına entegre edilmelidir. Sürdürülebilir toplama, habitat rehabilitasyonu ve kırsal kalkınma modelleri, S. officinalis’in uzun vadeli varlığını güvence altına alabilir (FAO, 2020). S. officinalis’in fitokimyasal bileşimi üzerine yapılan araştırmalar, bitkinin yüksek antioksidan potansiyeline sahip olduğunu ve fenolik bileşikler bakımından zengin olduğunu göstermektedir (Jaradat, 2020; Tayoub vd., 2006; Paparella vd., 2025).
ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ OLARAK STYRAX OFFICINALIS L.’NİN . . . 139 5. Sonuç ve Değerlendirme Bu çalışma, S. officinalis türünün ekolojik niş özelliklerini ve Türkiye’deki potansiyel dağılım desenini ortaya koyarak, iklim ve topoğrafik etmenlerin türlerin coğrafi yayılışlarını nasıl şekillendirdiğine dair önemli ipuçları sunmuştur. Bulgular, ekosistemlerin dinamik yapısını anlamada tür dağılım modellerinin güçlü bir araç olduğunu bir kez daha göstermiştir. Elde edilen sonuçlar, yalnızca S. officinalis’in bugünkü ekolojik sınırlarını değil, aynı zamanda gelecekteki çevresel değişimlere karşı nasıl tepki verebileceğini öngörmek açısından da değerlidir. Türün potansiyel dağılımının belirlenmesi, biyolojik çeşitliliğin korunması, arazi planlaması ve iklim uyumlu orman yönetimi açısından bilimsel bir temel oluşturmaktadır. Bu bağlamda, S. officinalis örneği; doğal türlerin ekolojik nişlerinin, iklimsel ve topoğrafik faktörlerin etkileşimiyle nasıl belirlendiğini gösteren iyi bir örnektir. Bu tür çalışmalar, sadece tek bir bitkinin ekolojisini değil, aynı zamanda Akdeniz ekosistemlerinin iklim değişikliği karşısındaki kırılganlığını anlamaya da katkı sağlar. Gelecekte, farklı iklim senaryolarına dayalı yeni modellemeler ve genetik düzeyde adaptasyon analizleriyle türün çevresel tolerans sınırları daha ayrıntılı biçimde ortaya konabilir. Bu sayede S. officinalis’in hem ekolojik hem de ekonomik açıdan sürdürülebilir yönetimi mümkün hale gelecektir. Genel olarak bu araştırma, tür dağılım modellemesinin yalnızca mekânsal bir tahmin aracı değil, aynı zamanda doğanın işleyişini anlamada güçlü bir bilimsel yaklaşım olduğunu göstermekte; S. officinalis gibi yerel türlerin korunması ve geleceğe taşınması için bütüncül planlamaların gerekliliğini vurgulamaktadır. KAYNAKLAR Acarer, A. (2024a). Role of climate change on Oriental spruce (Picea orientalis L.): Modeling and mapping. BioResources, 19(2), 3845. Acarer, A. (2024b). Response of Black Pine (Pinus nigra) in Southwestern Anatolia to Climate Change. BioResources, 19(4). Acarer, A. (2025). The Extinction Trajectory of the Crimean Juniper (Juniperus excelsa) Species in Central Anatolia Under Global Climate Change. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 21(1), 646-672. Akman, Y., & Ketenoǧlu, O. (1986). The climate and vegetation of Turkey. Proceedings of the Royal Society of Edinburgh, Section B: Biological Sciences, 89, 123-134. Ayanoğlu, S., Dölarslan, M., & Gül, E. (2020). Ecological Balance and Human Health in Forested Areas. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 6(1), 9-14.
140 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Baldwin, R. A. (2009). Use of maximum entropy modeling in wildlife research. Entropy, 11(4), 854-866. https://doi.org/10.3390/e11040854 Balyen, İ., & Kiraz, A. B. (2024). Styrax ağacı (Styrax officinalis L.) yapraklarının besin değeri ve metan üretim potansiyelinin belirlenmesi. Heliyon, 10(14). Baser, K. H. C., ve Buchbauer, G. (2009). Handbook of essential oils: Science, technology, and applications. CRC Press. Brahmi, F., Khodir, M., Mohamed, C., ve Pierre, D. (2020). Phytochemistry, traditional uses and biological effects of the desert plant Styrax officinalis L. Journal of Arid Environments, 178, 104–117. Büyükgebiz, T., Fakir, H., & Negiz, M. (2019). Non-wood forest plant products of Sütçüler District (Isparta) and their usage. Demiray, H., Dereboylu, A. E., Yazıcı, Z. I., & Karabey, F. (2013). Identification of benzoin obtained from calli of Styrax officinalis by HPLC. Turkish Journal of Botany, 37(5), 956-963. Dindaroğlu, T., Bolat, Ö., & Vermez, Y. (2016). Some ecological characteristics of Styrax officinalis L. in the karst ecosystems: A case study in the Sarımsak Mountain, Turkey. In Résumés du colloque international : Les espaces forestiers et péri-forestiers (EFPF): dynamique et défis (pp. —). Université IBN Zohr, Agadir, Morocco, November 3–5. FAO. (2020). Non-Wood Forest Products for Rural Income and Sustainable Forest Management. Food and Agriculture Organization of the United Nations. FAO. (2020). The State of the World’s Forests 2020. Roma: Food and Agriculture Organization of the United Nations. Feng, X., Park, D. S., Liang, Y., Pandey, R., & Papeş, M. (2019). Collinearity in ecological niche modeling: Confusions and challenges. Ecology and evolution, 9(18), 10365-10376. https://doi.org/10.1002/ece3.5555 Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: New 1 km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302-4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086 GBIF (2025). Global Biodiversity Information Facility, GBIF.org (06 September 2025). GBIF Occurrence Download. https://doi.org/10.15468/ dl.b737dx Gorsuch, R. L. (2014). Factor analysis: Classic edition. Routledge. Gül, E. (2025). On the Edge of Survival: The Fragile Fate of Scots Pine (Pinus sylvestris L.) in Central Anatolia, Türkiye Under Climate Change. BioResources, 20(2).
ODUN DIŞI ORMAN ÜRÜNÜ OLARAK STYRAX OFFICINALIS L.’NİN . . . 141 Gül, E., & Dölarslan, M. (2021). Çölleşme Riski ile Bitki Tür Dağılımı Arasındaki İlişkilerin İncelenmesi: Çankırı Kavra Örneği. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 7(2), 193-199. Gülsoy, S., Negiz, M. G., Özdemir, S., Yalçınkaya, B., & Ulusan, M. D. (2022). Impacts of climate change on living organisms. Forest and agricultural studies from different perspectives, 73-112. Hegazy, A. K., ve Lovett-Doust, J. (2016). Plant Ecology in the Middle East. Oxford University Press. Jaradat, N. (2020). Phytochemistry, traditional uses and biological effects of the desert plant Styrax officinalis L. Journal of Arid Environments, 182, 104253. Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and psychological measurement, 20(1), 141-151. https:// doi.org/10.1177/001316446002000116 Negiz, M. G., & Erfidan, O. (2024). Odnosi vegetacije i okoliša u regiji Akdağ (Burdur). Šumarski list, 148(11-12), 565-576. Noroozi, J., Zare, G., Sherafati, M., Mahmoodi, M., Moser, D., Asgarpour, Z., & Schneeweiss, G. M. (2019). Patterns of endemism in Turkey, the meeting point of three global biodiversity hotspots, based on three diverse families of vascular plants. Frontiers in Ecology and Evolution, 7, 159. Özdemir, S. (2024). Tür Dağılım Modellemesinin Kısa Tarihi: Web of Science üzerinden Bibliyometrik Çalışma. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 20(2), 334-351. Paparella, A., Serio, A., Shaltiel-Harpaz, L., Revuru, B., Kongala, P. R., & Ibdah, M. (2025). Styrax spp.: Habitat, Phenology, Phytochemicals, Biological Activity and Applications. Plants, 14(5), 746. Parducci, L., Ribeiro, M. M., Nota, K., Nobile, A., De Santis, S., Diamantino, T., ... & Spada, F. (2025). Genetic data support the relict and native status of Styrax of fi cinalis L.(Styracaceae) in Italy. Frontiers in Ecology and Evolution, 13, 1598113. Phillips, S. J., & Dudík, M. (2008). Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography, 31(2), 161-175. https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x Phillips, S. J., Anderson, R. P., ve Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3–4), 231–259. Saputra, M. H., Nasution, Z., Hasibuan, S., ve Tarigan, M. (2019). Species distribution of Styrax sumatrana in North Sumatra using Maxent modelling approach. Biodiversitas Journal of Biological Diversity, 20(10), 2894–2902.
142 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Saputra, M. H., Sagala, S. A. H., & Lee, H. S. (2019, December). Species distribution of Styrax sumatrana in North Sumatra using maxent modelling approach. In Forum Geografi (Vol. 33, No. 2, pp. 196-208). Saputra, M. H., ve Lee, C. Y. (2021). Evaluation of climate change impacts on the potential distribution of Styrax sumatrana in North Sumatra, Indonesia. Sustainability, 13(462), 1–17. Sariş, F., Hannah, D. M., & Eastwood, W. J. (2010). Spatial variability of precipitation regimes over Turkey. Hydrological Sciences Journal–Journal des Sciences Hydrologiques, 55(2), 234-249. Swets, J. A. (1988). Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science, 240(4857), 1285-1293. https://doi.org/10.1126/science.3287615. Tayoub, G., Schwob, I., Bessière, J. M., Rabier, J., Masotti, V., Mévy, J. P., ... & Viano, J. (2006). Essential oil composition of leaf, flower and stem of Styrax (Styrax officinalis L.) from south‐eastern France. Flavour and fragrance journal, 21(5), 809-912. Tekeş, A., Özdemir, S., Aykurt, C., Gülsoy, S., & Özkan, K. (2025). Species distribution modeling of red hawthorn (Crataegus monogyna Jacq.) in response to climate change. Šumarski list, 149(5-6). Yaltırık, F. (1997). Türkiye ve yakın bölge ağaç ve çalıları. İstanbul Üniversitesi Yayınları.
143 BÖLÜM VIII TIBBİ-AROMATİK BİTKİ TÜRÜ OLAN YABANİ NANE (MENTHA LONGIFOLIA L.)’NİN POTANSİYEL DAĞILIM MODELLEMESİ PotentialDistribtionModelingoftheMedicinalandAromatic PlantSpeciesWildMint(MenthalongifoliaL.) Meral DOĞAN1* & Ayşegül TEKEŞ DÜDÜKÇÜ2 1(Dr.), Harran Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Bahçe Bitkileri Bölümü, Şanlıurfa, Türkiye, E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0001-6227-2579 2(Dr.), Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Orman Fakültesi, Yaban Hayatı Ekolojisi ve Yönetimi Bölümü E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0003-4515-7258. 1. GİRİŞ Tıbbi ve aromatik bitkiler, sahip oldukları uçucu yağlar, fenolik bileşikler ve sekonder metabolitler sayesinde hem sağlık hem de endüstri alanında büyük ekonomik öneme sahiptir. Bu bitkiler; ilaç, kozmetik, gıda ve parfümeri sanayilerinde doğal kaynaklı biyoaktif bileşiklerin elde edilmesinde yaygın biçimde kullanılmaktadır (Baser ve Buchbauer, 2009; Brahmi vd., 2017). Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre, küresel nüfusun yaklaşık %80’i tedavi amacıyla bitkisel kökenli ürünlerden yararlanmaktadır (WHO, 2013). Türkiye florası 12.000’in üzerinde bitki türüyle zengin bir genetik kaynak niteliğindedir ve yaklaşık 500 tür doğrudan tıbbi veya aromatik amaçla değerlendirilmektedir (Pakdemirli vd., 2021; Máthé ve Turgut, 2023).
144 DOĞAL EKOSİSTEMLERDE TÜR DAĞILIM HARİTALAMASI VE ÖRNEKLERİ Nane cinsi (Mentha L.), Lamiaceae familyasının önemli bir üyesi olup dünya genelinde hem kültürü yapılan hem de yabani olarak yayılış gösteren türleriyle dikkat çekmektedir (Harley vd., 2004). Cins içerisinde yer alan yabani nane (Mentha longifolia L.), geniş ekolojik toleransı, zengin uçucu yağ bileşimi ve geleneksel kullanımıyla öne çıkmaktadır. Anadolu başta olmak üzere Akdeniz havzasında doğal olarak yetişen bu tür, nemli dere kenarlarından kurak yamaçlara kadar uzanan farklı habitatlara uyum sağlayabilmektedir (Aksit vd., 2013, Hayes, 2007). M. longifolia’nın yaprak ve gövde dokularında yüksek oranda biriken uçucu yağlar, mentol, menton, pulegon ve cineol olmak üzere birçok aktif bileşen içerir (Başer et al., 1999; Telci vd., 2011). Bu bileşikler bitkiye antimikrobiyal, antioksidan, spazm çözücü, antiseptik ve sindirim sistemi düzenleyici özellikler kazandırmaktadır (Hajlaoui vd., 2008; Hussain et al., 2010). Anadolu’da halk hekimliğinde mide rahatsızlıkları, soğuk algınlığı, baş ağrısı ve sindirim bozukluklarının tedavisinde uzun süredir kullanılan bu tür, günümüzde de fitoterapi, gıda ve kozmetik endüstrilerinde değerli bir hammadde olarak değerlendirilmektedir (Mikaili vd., 2013; Zheljazkov vd., 2010). Bu özellikleri nedeniyle bitkinin doğal yayılış alanlarının belirlenmesi yalnızca ekolojik açıdan değil, aynı zamanda ekonomik ve farmakolojik açıdan da önem taşımaktadır. Tıbbi ve aromatik bitki türlerinin etkin ve sürdürülebilir biçimde değerlendirilebilmesi, doğal yayılış alanlarının ve ekolojik gereksinimlerinin doğru tanımlanmasına bağlıdır. Son yıllarda bu amaçla kullanılan tür dağılım modelleme yöntemleri, türlerin mevcut ve potansiyel yayılış alanlarını tahmin etmede etkili bir yöntem olarak öne çıkmaktadır (Elith et al., 2011; Phillips et al., 2006; Özdemir, 2024). Bu modelleme yöntemleri, türlerin çevresel değişkenlerle olan ilişkisini istatistiksel olarak analiz ederek potansiyel dağılım alanlarını belirlemekte ve gelecekteki iklim senaryoları altında olası dağılım değişimlerini öngörebilmektedir (Guisan ve Zimmermann, 2000; Franklin, 2010). Bu yöntemler arasında öne çıkan MaxEnt (Maximum Entropy) algoritması, yalnızca türün varlık verilerini kullanarak yüksek doğrulukta tahminler yapabilmesi nedeniyle ekolojik modelleme çalışmalarında en güvenilir araçlardan biri olarak kabul edilmektedir (Phillips vd., 2006; Merow vd., 2013). MaxEnt modeli, tür dağılımını şekillendiren temel iklimsel faktörleri belirleyerek hem koruma biyolojisi hem de sürdürülebilir kullanım stratejileri açısından güçlü bir karar destek aracı sunmaktadır (Warren ve Seifert, 2011). İklim değişikliğine bağlı olarak sıcaklık ve yağış rejimlerinde meydana gelen dalgalanmalar, bitkilerin coğrafi dağılımında önemli değişimlere yol açmaktadır