Anadolu kestanesinin (Castanea sativa mill.) güncel ve gelecekteki yayılışının modellenmesi

İstatistiksel yöntemlerin ve coğrafi bilgi sistemleri araçlarının sayısının artmasıyla birlikte ekolojide "tür dağılım modellerinin" kullanımı hız kazanmıştır. Günümüzde tür dağılım modelleri biyocoğrafya, koruma biyolojisi, iklim değişikliği araştırmaları, ekolojik restorasyon, habitat veya tür yönetimi gibi farklı alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Anadolu Kestanesi'nin (Castanea sativa Mill.) mevcut ve gelecekteki dağılımının modellenmesi, bize bu türün habitatı hakkında önemli bilgiler sağlamıştır. Bu yöntem ile farklı modelleme teknikleri kullanılarak; iklim değişikliğinin etkileri, mevcut ve gelecekteki ağaçlandırma/silvikültür planları, ekolojik restorasyon, istilacı türlere karşı müdahale yöntemleri ve doğa koruma alanlarının tespiti gibi alanlarda kullanılmak üzere haritalar ve altlıklar oluşturulabilir. Anadolu kestanesinin Türkiye'deki yayılışı, özellikle Marmara ve Ege bölgelerinde, "kestane kanseri" (Cryphonectria parasitica), "mürekkep hastalığı" (Phytophthora cambivora) ve son zamanlarda Asya Kestane Gal Arısının (Dryocosmus kuriphilus) olumsuz etkileri nedeniyle ciddi şekilde zarar görmüştür (Vannini ve Vettraino, 2011; Dal Maso ve ark., 2017; Bombi ve ark., 2019). Bu patojenler büyük oranlarda ağaç ölümlerine ve ürün kayıplarına neden olmuştur (Bucak, 2006; OGM, 2012). Tür Dağılım Modelleri (TDM), bu türün patojenlerinin risk haritalarını oluşturmak için de kullanılabilir ve ekolojik restorasyon için zarar görmüş kestane ormanlarının yerini tahmin etmek ve büyük çaplı pandemileri önlemede yardımcı olabilir (Jiménez-Valverde ve ark., 2011; Cunniffe ve ark., 2016). FAO'nun 2012 yılı raporlarına göre, küresel kestane üretimi yılda ortalama 2 milyon tondur. Çin 1,3 milyon tonla (%84) ilk sırada yer alırken, onu 60.000 tonla (%3) Türkiye ve ardından İtalya, Güney Kore, Bolivya ve Yunanistan takip etmektedir. Orman Genel Müdürlüğü'nün 2013-2017 "kestane eylem planı", Türkiye'nin 22.011 verimli ve 6.793 bozuk meşçere olmak üzere 28.804 hektar saf kestane alanına sahip olduğunu belirtmektedir. Saf meşcerelere ek olarak, kestaneler birçok farklı geniş yapraklı ve iğne yapraklı türle karışıma girmektedir; bu karışımlar da kestanenin öncül ya da yan tür olduğu alanlar olarak ayrılmaktadır. Anadolu Kestanesinin Türkiye'deki bulunduğu meşçereler 233.241 hektarlık bir alanı kaplamakta ve bu alanların yaklaşık 20.000 hektarının bozuk meşçereler olduğu belirtilmektedir (OGM, 2012). Bu çalışma kapsamında kestane, iki farklı mekânsal çözünürlükte; ülke (1km) ve bölgesel (90m) ölçekte modellenmiştir. Ülke ölçeğindeki modeller, iki farklı veri seti (WorldClim 2.1; 1970-2010 ve CHELSA 2.1; 1981-2010) kullanılarak oluşturulmuştur. Her iki ölçekte de modeller oluşturulurken, üç farklı algoritma (RF, GBM ve GLM), on farklı yalancı-yok noktası veri seti ve model kalibrasyonu ile validasyonu için mekânsal çapraz-doğrulama (blockCV; Valavi ve ark., 2019) metodu kullanılmıştır. Ülke ölçeğindeki modellerin her iki veri setiyle (WorldClim 2.1 için 2021-2040, 2041-2060; CHELSA 2.1 için 2011-2040, 2041-2070 periyotları) oluşturulan gelecek projeksiyonları, CMIP6* araştırma gruplarından GFDL, IPSL ve MPI enstitülerinin küresel dolaşım senaryoları kullanılarak modellenmiştir. Ülke ölçeğinde oluşturulan iki farklı "güncel habitat uygunluğu" ve altı farklı "gelecek habitat tahmini" haritası arasındaki değişimler, SRC metoduyla hesaplanmış ve çalışma içerisinde tablo halinde sunulmuştur. Sonuçlara bakıldığında, CHELSA 2.1 veri setinden elde edilen potansiyel yayılış haritalarının, WorldClim 2.1 veri setine göre çok daha iyimser sonuçlar verdiği görülmektedir. Bölgesel ölçekte oluşturulan modeller, Mateo ve ark. (2019) tarafından önerilen hiyerarşik modelleme yaklaşımı temel alınarak oluşturulmuştur. Bu aşamada, hiyerarşik modelleme içinde kullanılan WC2.1'den elde edilen biyoklimatik katmanların çözünürlükleri, Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (CAR; Brunsdon ve ark., 1996) yöntemiyle kullanılan morfolojik değişkenlerle aynı çözünürlükte (90m) örneklendirilmiştir. Her iki ölçekte de oluşturulan modellerin doğruluğu (validasyon skorları) değerlendirildiğinde, her bir algoritma için Alıcı İşlem Karakteristiği (AİK/ROC) ile %95-99 arası ve Gerçek Beceri İstatistiği (GBİ/TSS) için %70-85 arası sonuçlar elde edilmiş, yani tatmin edici model doğruluklarına ulaşılmıştır. Sonuç haritalar hem algoritma özelinde hem de birleşik model sonuçlarına göre tez içinde sunulmuştur.