Refahiye ve Tekçam planlama birimlerinde kanlıca mantarı (Lactarius deliciosus L. Gray)'nın konumsal dağılımının modellenmesi ve haritalanması

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