AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe overall assessment revealed that local climate conditions shaped by elevation and distance to the sea are the primary ecological factors determining the potential distribution of the tree species studied in the TRNC.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study aims to model the potential distribution of certain tree species naturally occurring within the borders of the Turkish Republic of Northern Cyprus (TRNC) based on site properties. In species distribution modeling, the Maximum Entropy (MaxEnt) method, which operates on existing data and offers high predictive performance, was employed. During the modeling process, potential distribution maps were created for each species across the TRNC by considering the parameters of climatic and topographic variables present in the models with the highest explanatory power. The Area Under the Curve (AUC) values used to evaluate the accuracy of the obtained MaxEnt models ranged from 0.891 to 0.987 for the test datasets, indicating that the models possess high discriminatory capacity. Elevation and the distance-to-sea index were identified as the most decisive environmental variables in species distribution models. The overall assessment revealed that local climate conditions shaped by elevation and distance to the sea are the primary ecological factors determining the potential distribution of the tree species studied in the TRNC. The potential distribution maps obtained from the modeling provide an important scientific framework for the development of strategies for sustainable forest management, afforestation activities, and the adaptation of forest ecosystems to climate change in the TRNC. These maps provide guidance for the future planning and management of tree species.
Özet
Bu çalışma, Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti (KKTC) sınırları içerisinde doğal yayılış gösteren seçilmiş Akdeniz türlerinin, yetişme ortamı özelliklerine bağlı olarak potansiyel dağılım alanlarının modellenmesini amaçlamaktadır. Tür dağılım modellemelerinde, yalnızca var verisiyle çalışabilen ve yüksek tahmin performansı sunan Maksimum Entropi (MaxEnt) yöntemi kullanılmıştır. Modelleme sürecinde, en yüksek açıklayıcılık gücüne sahip modellerde yer alan iklimsel ve topoğrafik değişkenlere ait parametreler dikkate alınarak, KKTC genelinde her bir tür için potansiyel dağılım haritaları oluşturulmuştur. Elde edilen MaxEnt modellerinin doğruluk değerlendirmesinde kullanılan Eğrinin Altındaki Alan (AUC) değerleri, test veri setleri için 0.891 ile 0.987 arasında değişmiş olup, bu durum modellerin yüksek ayırt edicilik kapasitesine sahip olduğunu göstermektedir. Tür dağılım modellerinde en belirleyici çevresel değişkenlerin yükselti ve denize uzaklık indeksi olduğu belirlenmiştir. Genel değerlendirme sonucunda, KKTC’de yükselti ve denize olan mesafenin etkisiyle şekillenen lokal iklim koşullarının, çalışmaya konu olan ağaç türlerinin potansiyel dağılımını belirleyen başlıca ekolojik faktörler olduğu ortaya konmuştur. Modelleme sonucunda elde edilen potansiyel dağılım haritaları KKTC’de sürdürülebilir orman yönetimi, ağaçlandırma faaliyetleri ve orman ekosistemlerinin iklim değişikliğine uyum stratejilerinin geliştirilmesi açısından önemli bir bilimsel altyapı sunmaktadır. Bu haritalar, ağaç türlerinin geleceğe yönelik planlanması ve yönetimi için yönlendirici nitelik taşımaktadır.