Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Ziraat, Orman ve Su Ürünleri Alannda Yeni Ufuklar
mtiyaz Sahibi / Publisher • Gece Kitapl Genel Yayn Yönetmeni / Editor in Chief • Doç. Dr. Atilla ATK
Editörler / Editors • Prof. Dr. Ali Musa BOZDOAN
Prof. Dr. Nigar YARPUZ-BOZDOAN Kapak & ç Tasarm / Cover & Interior Design • Didem S. KORKUT
Sosyal Medya / Social Media • Arzu Betül ÇUHACIOLU
Birinci Basm / First Edition • ©EKM 2019
ISBN • 978-605-7749-52-9
© copyright Bu kitabn yayn hakk Gece Kitapl’na aittir. Kaynak gösterilmeden alnt yaplamaz, izin
almadan hiçbir yolla çoaltlamaz.
Gece Akademi Gece Kitaplnn yan kuruluudur.
The right to publish this book belongs to Gece Kitapl. Citation can not be shown without the source, reproduced in any way
without permission.
Gece Kitapl / Gece Publishing ABD Adres/ USA Address: 387 Park Avenue South, 5th Floor,
New York, 10016, USA Telefon / Phone: +1 347 355 10 70
Türkiye Adres / Turkey Address: Kzlay Mah. Fevzi Çakmak 1. Sokak Ümit Apt. No: 22/A Çankaya / Ankara / TR
Telefon / Phone: +90 312 384 80 40 +90 555 888 24 26
web: www.gecekitapligi.com e-mail: [email protected]
Ziraat, Orman ve Su Ürünleri Alannda Yeni Ufuklar
ÇNDEKLER
BÖLÜM 1 KARABÜK, KARATEPE KAYIN ORMANLARINDA TOPRAK KALTESNN QBS-ar NDEKS LE DEERLENDRLMES
Ahmet DUYAR ............................................................9
BÖLÜM 2 KLM DEKLNN TÜRKYE’DE MYRTUS COMMUNIS SUBSP. COMMUNIS L.’NN POTANSYEL DAILIMINA ETKLERNN MAXENT LE ARATIRILMASI
Ömer Kamil ÖRÜCÜ, Ayhan AKYOL ......................29
BÖLÜM 3 TÜRKYE’DE DUT (MORUS SPP.) SELEKSYON ÇALIMALARI
Frat Ege KARAAT....................................................51
BÖLÜM 4 AMERKA BRLEK DEVLETLER ve KANADA’DA KORUNAN ALANLAR: MLL PARK ÖRNE
Hilal Öznur ÇUHADAR, Ufuk COGUN ................69
BÖLÜM 5 MEYVE HASADINDA MAKNA KULLANIMI VE BU ALANDAK GELMELER
Maksut Bar EMNOLU, Uur YEGÜL ...........107
BÖLÜM 6 ORGANK HAYVANCILIK
Ömer K. ÖRÜCÜ, Atila GÜL, Serdar CARUS .......149
BÖLÜM 8 ARTVN L ENVANTER ÇALIMASI YAPILAN EKONOMK DEERE SAHP ODUN DII BTKLER
Sevim NANÇ, Güven AKSU .................................179
BÖLÜM 9 AHAP OYUNCAKLARIN GELENEKSEL VE KAVRAM OYUNCAKLARI AÇISINDAN NCELENMES
Sezgin BIÇAK .........................................................197
BÖLÜM 10 Ç MEKÂN VE MOBLYA’DA RENK KAVRAMININ NCELENMES
Sezgin BIÇAK .........................................................229
Tunahan ERDEM ....................................................261
Tunahan ERDEM .....................................................275
Ufuk COGUN ........................................................295
BÖLÜM 14 BUDAYDA VERM VE KALTENN YLETRLMES AMACI LE KULLANILABLECEK SENSÖRLER
Uur YEGÜL, Maksut Bar EMNOLU ...........317
BÖLÜM 15 TÜRKYE’NN DOAL KAYNAKLAR ÇN KALKINMA PLANLARI: ORMANCILIK ve TARIM
Ülkü AHN, Doç. Dr. Ufuk COGUN ..................341
BÖLÜM 16 KAYISI (PRUNUS ARMENIACA L.) ODUNUNDA ÇV TUTMA DRENC VE JANKA SERTLK DEERNN BELRLENMES
Ümit AYATA, Bekir Cihad BAL ..............................365
ORMAN KÖYLERNN KALKINMASINDA ETKL OLAN SOSYO-EKONOMK FAKTÖRLERN DEERLENDRLMES (KARABÜK L ÖRNE)
Ufuk COGUN ........................................................377
Ahmet DUYAR1
BÖLÜM 1
Ahmet DUYAR1
GR
Toprak tarm ve doal çevre arasnda bir arayüz görevi gören ve küresel fonksiyonlar için hayati önem tayan, s- nrl ve canl bir kaynaktr (Doran ve Safley, 1997). Toprak biyolojik, kimyasal ve fiziksel bileenlerinin mükemmel bir dengesi ve etkileimi ile ortaya çkm dinamik bir yaam sistemidir (Karlen ve di., 1997). Topran beklenilen fonksiyonlarn yerine getirebilmesi için salkl olmas gerekmektedir. Bu yüzden toprak sal ve toprak kalitesi ayn anlamda kullanlabilmektedir. Toprak sal; topra- n, ekosistem ve arazi kullanm amaçlar dâhilinde hayati bir yaam sistemi olarak ilev görmek, biyolojik verimi, hava ve su ortamlarnn kalitesini sürdürmek ve bitki, hayvan ve insan saln korumak için gerekli sürdürülebilir kapasitesi olarak tanmlanabilir (Doran ve Safley, 1997).
Toprak kalitesi, basit bir söylemle, bir topran kul- lanma elverililii olarak tanmlanabilir (Carter ve di., 1997). Gerçekte ise karmak bir kavram olup, sürdürü- lebilir biyolojik verimlilik, çevre kalitesi, bitki ve hayvan sal gibi üç ana bileenin bütününü ifade etmektedir (Karlen ve di., 1997). Toprak kalitesinin ölçülmesi ve deerlendirilmesi, hava ve su kalitesine göre daha zor ve masrafldr (Carter ve di., 1997; Çakr, 2019).
Topran kalitesi ve fonksiyonlarn izlemek için, çe- itli toprak kalite göstergeleri kullanarak, toprak sal-
1 Karabük Üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Mühendislii Bölümü, Karabük, Türkiye, [email protected]
Ziraat, Orman ve Su Ürünleri Alannda Yeni Ufuklar12 •
nn belirlenmesine ihtiyaç duyulmaktadr (Doran ve Zeiss, 2000). Topran fiziksel, kimyasal ve biyolojik özellikle- rinin yan sra; görünümü, organik madde içerii gibi çe- itli parametreler toprak kalite göstergesi olarak kullanlmaktadr (Nortcliff, 2002; Solida ve di., 2015). Topran biyolojik yapsn oluturan toprak organizmalar arazi kullanm, iklim ve çevresel deiimlere hassas bir ekilde yant verirler (Çakr, 2019). Toprak kalite göstergeleri için toprak organizmalarnn, besin a yaps, miktar, çeitli- lii ve topluluk yaps gibi çeitli biyolojik parametreler kullanlabilir. Bu parametreler topran su rezervi, besin döngüsü, toksik maddelerin artlmas, zararl ve patoje- nik organizmalarn basklanmas gibi faydalar ile toprak ve ekosistem fonksiyonlar üzerine pozitif etkiye sahiptir (Doran ve Zeiss, 2000).
Toprak kalitesi ve toprak sal göstergeleri, arazi sa- hipleri ve yöneticiler için anlalr ve yararl olmaldr. Eski zamanlardan beri, solucanlar, böcekler ve mantarlar gibi görünür pek çok organizma bu kriteri karlamtr. Esas itibaryla göstergelerin ölçülmesi ucuz ve kolay olmaldr, fakat bu çeit organizmalarn kullanm için taksonomi bil- gisine ihtiyaç duyulmas çalmay zorlatrmaktadr (Do- ran ve Zeiss, 2000). Ayrca topraklarn çeitlilii ve toprak faunasndaki zamansal ve mekânsal dalgalanmalar farkl karmaalar da ortaya çkarmaktadr (Eijsackers, 1983). Mikro eklembacakllarn topraktaki varlna dayanan biyolojik toprak kalite indeksi (QBS-ar), bu zorluklarn üs- tesinden gelinmesine izin veren bir yaklam olarak ortaya çkmtr (Parisi ve di., 2005). Angelini ve di., (2002) Parisi, (2001)’e atfen, QBS-ar indeksinin temel ald il- keyi; toprak mikro eklembacakl faunasnn taksonomi- den bamsz olarak, çevresel koullara adaptasyonunu ve morfolojik yaplarnn esas alnarak, organizmalarn kullanm biçiminde ifade etmektedir. Bir toprak örneinden elde edilen mikro eklembacakl topluluu QBS-ar indeksi ile deerlendirilirken, mikro eklembacakllarn toprak
Ahmet DUYAR • 13
QBS-ar indeksi; eklembacakllara (arthropoda; -ar) dayal Toprak Biyolojik Kalite indeksi olup, “Qualità Bi- ologica del Suolo” talyanca kelimelerinin ksaltmasdr (Parisi ve di., 2005). QBS-ar, omurgasz mesofauna (0,2 ile 2 mm) boyutlarndaki toprak mikro eklembacakllarn esas almaktadr. Toprak ekosistemi, agregatlar aras bo- luklardan oluan ksz bir ortamdr (Çakr, 2019). Bu ekosistemde, ancak vücut yap ve özellikleri ile bu özel ortamlarda yaamaya uygun taksonlar barnabilmektedir. Toprak içerisindeki kstl artlar nedeniyle buralarda daha çok gözsüz, renk pigmentleri olmayan, vücut uzantlar küçülmü eklembacakllar yaamaktadr (Wallwork, 1976; Çakr, 2019). QBS-ar indeksi, toprak mikro eklembacakllarnn bu morfolojik özellikleri dikkate alnarak deerlendirilmektedir (Parisi ve di., 2005).
Bir toprakta QBS-ar indeksinin belirlenmesi için, araziden alnan toprak örneklerinden mikro eklembacakllar çkartlr. Elde edilen taksonlar, morfolojik yaplarna göre Ekolojik-Morfolojik ndeks (EMI) ile tanmlanr. EMI deerleri kullanlarak QBS-ar indeksi hesaplanr (Angelini ve di., 2002; Çakr, 2019).
Bu çalma kapsamnda, Karabük, Karatepe Orman - letme efliinde doal kayn ormanndaki biyolojik toprak kalitesi aratrlmtr. Bu amaçla, üç mevsim ve dört fark- l alanda toprak mikro eklembacakl faunas kullanlarak toprak biyolojik kalitesinin zamansal ve mekânsal deiimi QBS-ar yöntemi ile belirlenmitir.
MATERYAL VE YÖNTEM
Bu çalma Dou Kayn (Fagus orientalis Lipsky), aaç türünün saf mecereler kurduu ekosistemlerde yürü- tülmütür. Söz konusu ekosistemlerin barndrd toprak mikro eklembacakl toplumunun belirlenmesi için toprak ve ölü örtü örnekleri alnmtr. Bunun yannda, toprak ve ölü örtüye ait baz özelliklerin belirlenmesi için incelemeler yaplmtr. Yöntemlere ait detaylar aada izah edilmitir.
Çalma Alannn Genel Tantm:
Çalma alan Türkiye’nin Bat Karadeniz Bölümündeki ICP Forests Seviye-2 Daimî Gözlem Alanlarndan (OGM, 2013) seçilmitir. Çalma alan Karabük Orman letme Müdürlüü, Karatepe Orman letme eflii 124 nolu böl- me içerisinde kalmaktadr (Tablo 1; ekil 1).
Tablo 1: Çalmaya konu ICP Forests Seviye-2 alannn genel bilgileri.
ICP Forest Seviye-2 Saha Numaras 5 Aaç türü Kayn Mecere tipi Kncd3 Yükselti 1368
Sahann koordinat 41°02’15.6”N 32°43’54.3”E
Orman Bölge Müdürlüü Zonguldak Orman letme Müdürlüü Karabük letme eflii ve Bölme No Karatepe - 124
Çalma alanna en yakn meteoroloji istasyonu Kara- bük il merkezindedir. Uzun yllar ortalama verilerine göre Karabük’ün genel iklim özellikleri; yllk ortalama scaklk 13,4 °C ve yllk ortalama ya 490,5 mm olup, yazlar ku- raktr. Örnek alan için, en yakn köye ait ekstrapole edilmi iklim verileri Climate-Data.org sisteminden alnarak kullanlmtr (Merkel, 2019). Yörede yar karasal iklimin hâkim- dir. Bu iklimin genel karakteri karasal iklime benzemektedir. Yazlar az yal ve scak, klar karl ve donludur (Tablo 2).
Ahmet DUYAR • 15
ekil 1: Çalma alann gösterir harita
Çalmaya esas alnan ICP forest Seviye-2 sahalar ilgili aaç türü ekosistemini en iyi temsil eden yörelerde, 2007-2013 yllar içerisinde seçilmitir. Seçilen bu araziler üzerinde 100*100 m boyutlarnda kare biçiminde alanlar iaretlenmi ve Seviye-2 daimî gözlem alanlar oluturul- mutur (OGM, 2013). Bu çalmadaki örnekleme noktala- r, söz konusu kayn gözlem alannn köe noktalarnn d tarafnda belirlenmitir. Sahann dört köesinden birer adet örnek alnmtr. Böylece sahada her örnek çeidinden 3 mevsim * 4 köe = 12 örnek alnmtr. Çalma kapsamnda kayn orman topra dahilinde ölü örtü ve toprak (0-5 cm üst mineral toprak) tabakalar ayr habitatlar olarak kabul edilmitir. Örneklemeler ve deerlendirmeler bu kapsamda yaplmtr.
Tablo 2: Örnek alana ait iklim verileri
klim verisini temsil eden en yakn yerleim yeri: Tandr Köyü / Karabük Rakm: 1063 m
Oca. ub. Mart Nis. May. Haz. Tem. Au. Eyl. Ek. Kas. Ara.
Ort. Sc. (°C) -0,9 0,4 4,2 8,9 13,1 16,1 18,9 18,8 15,6 10,6 6,0 1,4 Ya (mm) 89 69 69 71 79 58 33 32 32 43 59 98
Toprak örneklerinin alnmas: Toprak örneklemesi mays, temmuz ve ekim aylarnda
gerçekletirilmitir. Eklembacakllarn araziden örneklen-
mesi için bozulmam toprak örnekleri için 5 cm çapnda çelik silindirlerle alnmtr. Toprak örnekleri her örnekle- me noktasnda birbirine 5-10 m mesafelerde 3 tekerrürlü olarak toplanmtr. Örnekleme 0–5 cm üst toprak derin- liinden, 5x5 cm silindirle yaplmtr. Eklembacakllarn örneklendii silindirler, toprak içerisindeki nemi, doal gözenek yapsn ve canllarn yollarn koruyacak ekilde, polietilen folyo ile kaplanm ve laboratuvara tanmtr. Laboratuvarda bekletilmeden, ayn gün ekstraksiyon ile- mine balanmaktadr (Duyar ve Makineci, 2016).
Mikro eklembacakllarn çkartlmas: Bu çalmada, toprak canllarnn s ve ktan kaçarak
topran derinliklerine doru hareket etmesi prensibine dayanan modifiye Tullgren (Berlese) hunisi kullanlmtr (Coleman ve di., 2004). Araziden çelik silindirler ile alnan toprak örnekleri Berlese Huni sisteminde 1 mm gözenek açklndaki elekler (Duyar, 2014) üzerine yer- letirilmekte ve 6 gün boyunca 25 W lambann salad k ve s altnda bekletilmektedir (Dombos, 2002). Mikro eklembacakllar akkor flamanl lambann toprak örneini kademeli olarak kurutmasyla, s ve ktan kaçarak, altta- ki toplama kabnda %70’lik etil alkol + %2 gliserin içeren sv içerisinde birikmitir (Joo ve di., 2006).
Morfolojik taksonlarn belirlenmesi ve QBS-ar indeksinin hesaplanmas: Çkarlan örnekler 4,5-90x büyütmeli bir stereo zoom
mikroskop kullanlarak takm/snf/familya düzeyinde tehis edilerek morfo taksonlar halinde snflandrlmtr. Daha sonra Tablo 3’te olduu gibi her bir taksona vücut ve organ yaplarnn toprak içerisinde yaamaya uygunlukla- rna göre 1 ile 20 arasnda deien bir EMI deeri atanr (Angelini ve di., 2002; Çakr, 2019).
Ahmet DUYAR • 17
Tablo 3: Toprak mikro eklembacakllarna ait EMI deerleri (Parisi ve di. (2005) ve Vandewalle ve di. (2010)’dan deitirilerek).
ube / Snf Snf / Takm / Familya EMI
Collembola
Neanurinae 8 Onychiuridae 20 Hypogastruridae 8 Entomobryidae 2 Isotomidae 8 Odontellidae 10 Tomoceridae 1 Neelidae 16 Sminthuridae 1
Arachnida Acarina 20 Araneae 1-5 Opiliones 1-10 Pseudoscorpiones 20
Myriapoda Chilopoda 10-20 Diplopoda 10-20 Symphyla 20 Pauropoda 20
Insecta
Protura 20 Diplura 20 Diptera 1 Larva 10 Coleoptera 1-20 Hymenoptera 1-5 Thysanoptera 1
Crustacea Isopoda 10
Toprak içerisinde barnmaya en uyumlu olanlarn EMI deeri 20 iken, en uyumsuz olanlarn EMI deeri 1 arasnda deimektedir. Bütün türleri topraa ayn adaptasyon seviyesini gösteren baz taksonlarn için (örnein, Symp- hyla’da maksimum, Isopoda’da orta) sadece bir EMI deeri verilmesine ramen, dier taksonlarda, türlerin topra- a göstermi olduklar farkl adaptasyon seviyelerine göre 1-5 veya 1-20 veya 10-20 arasnda bir deerler alabilmek- tedir. Her bir toprak örnei için, bu topraktan çkartlan taksonlara ait EMI deerleri toplanr. Ayn takson içerisin- de farkl EMI deeri alan türler varsa, QBS-ar belirlenir- ken en yüksek EMI deeri olan dikkate alnr (Parisi ve di., 2005; Çakr, 2019).
statistiksel analiz Toprak ve ölü örneklerine ait EMI ve QBS-ar deerleri-
nin zamana bal deiimi varyans analizi ile karlatrl- mtr. Noktalara ait toprak özellikleri ile QBS-ar deerleri arasndaki iliki ise korelasyon analizi ile ortaya konmutur.
BULGULAR Çalma alanndaki noktalara ait yaama ortam özel-
liklerinden toprak tanecik boyutlar, toprak hacim arl, iskelet miktar gibi toprak özellikleri farkllk gösterdii halde, ölü örtü özellikleri notalara bal olarak anlaml deiim göstermemektedir (Tablo 4).
Tablo 4: Noktalara ait yaama ortam özellikleri.
Örnek noktalar 1 2 3 4 Ortalama P
Kum (%) 47,8 46,4 35,6 37,7 41,9±5,4 0,001 Toz (%) 8,1 18,8 23,3 23,3 18,4±6,4 0,001 Kil (%) 44,1 34,8 41,0 39,0 39,7±3,5 0,001 Toprak Hacim Arl (g/l) 904,7 945,5 690,6 858,6 849,9±138,2 0,002 Taze Toprak Suyu (ml/l) 292,3 231,0 316,2 354,8 298,6±105,9 0,234
skelet miktar (g/l) 175,6 265,1 116,5 92,6 162,4±92,4 0,001 nce toprak (g/l) 729,1 680,4 574,2 766,0 687,4±112,5 0,010 Toprak Gözeneklilii (%) 63,8 62,2 72,4 65,7 66±5,5 0,002
Toprak pH 5,5 5,5 5,3 6,0 5,6±0,7 0,232 Toprak EC 199,7 109,7 151,3 240,3 175,3±116,7 0,240 Ölü örtü nemi (%) 95,8 82,6 117,6 106,4 100,6±36,7 0,415 Ölü örtü miktar g/m² 2202,5 1900,6 2554,6 1755,5 2103,3±895,1 0,445
Ölü örtü pH 6,0 6,0 6,1 5,9 6,0±0,3 0,652
Çalma süresince alnan 24 ölü örtü ve toprak örne- inden 70 farkl taksona ait 3030 adet mikro eklembacak- l bireyi elde edilmi ve incelenmitir. Örnek noktalarda belirlenen morfo taksonlarn EMI deerleri 1-20 arasnda deimektedir. Onychiuridae, Hypogastruridae, Oribatida,
Ahmet DUYAR • 19
Mesostigmata ve Prostigmata gibi baz taksonlar çok yaygn olup tüm noktalarda ve her iki habitat içerisinde de yer ald halde, Pauropoda, Diplura, Hymenoptera, Thy- sanoptera ve Isopoda gibi baz taksonlar her noktada yer almayp daha seyrek bulunmutur. Odontellidae ve Smint- huridae toprak içerisinde hiç bulunmayp yalnzca ölü ör- tüde örneklenmitir (Tablo 5).
Tablo 5: Örnek noktalarnda bulunan taksonlara ait EMI deerleri Habitat
Toprak Ölü örtü Örnek nokta Örnek nokta
1 2 3 4 1 2 3 4 Neanurinae 3 0 0 0 3 0 0 0
Onychiuridae 20 20 13 20 20 20 20 13 Hypogastruridae 8 8 3 8 5 5 8 5
Odontellidae 0 0 0 0 0 3 0 0 Entomobryidae 1 2 1 2 2 2 2 2
Isotomidae 8 8 8 8 8 8 5 5 Tomoceridae 0 0 0 0 0 0 0
Neelidae 5 11 11 5 5 11 5 5 Sminthuridae 0 0 1 0
Oribatida 20 20 20 20 20 20 20 20 Mesostigmata 20 20 20 20 20 20 20 20 Prostigmata 20 20 13 20 20 20 20 20 Astigmata 0 0 7 0 13 7 13 0
Pseudoscorpiones 0 7 7 7 0 13 0 7 Chilopoda 3 3 7 3 7 3 0 0 Diplopoda 0 0 3 0 3 7 7 3 Symphyla 10 3 3 7 0 0 3 0 Pauropoda 7 13 0 13 0 0 0 7
Protura 13 7 20 13 7 7 13 0 Diplura 0 0 7 7 0 7 7 0 Diptera Larva 7 7 10 10 7 10 3 3
Coleoptera 2 0 2 2 2 2 3 2 Hymenoptera 0 2 0 0 2 0 0 2 Thysanoptera 1 1 1 1
Isopoda 0 0 0 3 3 0 3 3
Çalma alannn ortalama ve standart sapmas 151,54±36,49 olarak bulunmutur (Tablo 6). Örnek noktalarn QBS-ar deerleri 144,17 ile 158,5 arasnda deimektedir. Bununla birlikte QBS-ar deerlerinin mev-
simsel deiimi irdelendiinde en düük QBS-ar deeri bahar mevsiminde, en yüksek ise güz mevsiminde ortaya çkmtr. Toprak habitat ölü örtüye nazaran daha yüksek QBS-ar deerine sahip olmasna ramen, QBS-ar deerlerinin varyasyonun genilii nedeniyle faktörler arasnda anlaml fark bulunamamtr (ekil 2).
Tablo 6: Çalma alanna ait QBS-ar deerleri ve ANOVA tablosu
Örnek nokta QBS-ar Ortalama Standart Sapma F P
1 148,00
3 155,50
4 144,17
Bahar 138,25
Güz 163,50
Toprak 156,00 151,54 36,490 0,348 0,561
Ölü örtü 147,08
Örnek alanlardaki toprak mikro eklembacakllarnn miktar, QBS-ar deerleri ve miktarlar ile arlkland- rlm QBS-ar deerlerinin; çalma alannn çevresel özellikleri ile ilikileri irdelenmitir. Toplam birey says mevsim ile pozitif, toprak suyu ve ölü örtü nemi ile negatif ilikilidir. QBS-ar deeri pozitif ilikili iken, arlkl QBS-ar deeri ince toprak miktar ile negatif ilikili bulunmutur. Örnek alanlardaki toprak mikro eklembacakl-
Ahmet DUYAR • 21
larnn miktar, QBS-ar deerleri ve miktarlar ile arlk- landrlm QBS-ar deerlerinin; çalma alannn çevresel özellikleri ile ilikileri irdelenmitir (Tablo 7).
ekil 2: Çalmaya ait a) örnek noktalar b) mevsimler c) habitatlar için QBS-ar indeksi ve standart hata deerlerine ait grafikler
Toplam birey says mevsim ile pozitif, toprak suyu ve ölü örtü nemi ile negatif ilikilidir. QBS-ar deeri pozitif ilikili iken, arlkl QBS-ar deeri ince toprak miktar ile negatif ilikili bulunmutur (Tablo 7).
Tablo 7: Mikro eklembacakllarn QBS-ar deerleri ile çevresel özelliklerin korelasyonu
Toplam birey says
Arlkl QBS-ar Deeri
Mevsim 0,745** 0,405* 0,280 Habitat -0,048 -0,096 0,301 Kum (%) 0,127 -0,002 0,195 Toz (%) -0,045 0,010 -0,304 Kil (%) -0,251 -0,071 0,293 Toprak Hacim Arl (g/l) 0,166 -0,239 -0,131
Taze Toprak Suyu (ml/l) -0,549** -0,214 -0,270 skelet miktar (g/l) 0,002 -0,141 0,206 nce toprak (g/l) 0,014 -0,293 -0,438* Toprak Gözeneklilii (%) -0,166 0,239 0,131 Toprak pH 0,071 0,227 -0,037 Toprak EC -0,185 0,059 0,002 Ölü örtü nemi (%) -0,556** -0,291 -0,188 Ölü örtü miktar g/m² 0,117 0,110 0,082 Ölü örtü pH 0,103 0,171 0,220
TARTIMA VE SONUÇ Bir hektarlk kare ekilli çalma alannn dört köesi-
nin de yaama ortam özelliklerinin farkl olabilecei gö- rülmektedir. Özellikle topran tanecik oranlar ve bunlara bal deien özellikleri önemli deiimler göstermitir. Ancak ölü örtü özellikleri çalma alan genelinde önemli deiim göstermemitir. Benzer bunun nedeninin zemin- deki topran hareketsiz olmas sebebiyle toprak özellik- lerinin yerel olarak farkllklar gösterebildii halde ölü örtü materyalinin hem dökülme srasnda hem de zemin üzerinde rüzgâr vb etkiler altnda yaylmaya açk olduu biçiminde açklamak mümkündür. Duyar (2019) Göknar ormannda yapm olduu çalmada ölü örtünün dökül- me kaynandan 20 derece aç içerisinde en fazla miktarda birikmesine ramen daha geni alanlara da yaylabildiini ifade ederek bulgularmz desteklemektedir.
Ahmet DUYAR • 23
Çalma alannda 70 farkl takson halinde bulunan mikro eklembacakllarn çeitlilii 1’den 20’ye kadar deien EMI deerlerine sahip bir toplumun olumasn salam- tr. Ortalama QBS-ar deeri 151,54 olup oldukça yüksek bir deerdir. Rüdisser ve di., (2015) yaprakl kark ormanda QBS-ar deerini 175 bulmutur. Santorufo ve di., (2012) omurgasz faunann zenginliinin QBS-ar indeksi- ni yükselttiini ifade etmektedir. Yaplan deerlendirme- lerden anlald üzere neredeyse tüm morfo taksonlar hem ölü örtü hem de toprak içerisinde yer almlardr. Bu durum mevcut mikro eklembacakl toplumunun topran tümüne yayldna iarettir.
QBS-ar deerinin vejetasyon mevsimi boyunca artarak baharda 138’den sonbaharda 163’e kadar yükseldii gö- rülmütür. Machado ve di., (2019) doal ormanda yapt çalmada QBS-ar deerinin ktan yaza 55’ten 63’e kadar arttn belirtmektedir. Bunun nedeninin toprak gözenek- lerindeki suyun azalmas ile birlikte oluan boluklara faunann yerlemesi ile olabilecei düünülmektedir. Çakr (2019) stanbul, Belgrad ormanlarnda yapt çalmada, kayn orman için ortalama 89 olan QBS-ar deerini, bul- gularmza benzer olarak en fazla sonbaharda, en düükte yaz banda bulmutur.
Omurgasz toprak faunas hem biyoçeitlilik hem de ekolojik rolü bakmndan, ekosistemin ayrlamaz ve önemli bir parçasdr. Toprak yapsndaki doal ve antropojenik bozulmalara çok hzl tepki vermeleri nedeniyle toprak biyolojik kalite göstergesi olarak kullanlabilmektedir. Topraktaki mikro eklembacakllar esas alan QBS-ar indeksi ile doal kayn ormanlarnda toprak kalitesi deer- lendirilmitir.
Biyolojik toprak göstergeleri, toprak kalitesinin ve do- lays ile toprak salnn deerlendirilmesinde hzl ve ucuz bir yöntemdir. Ancak bu göstergelerin, kriter ve öl-
çütleri belirlenerek standartlar oluturulmaldr. Bu çal- malar ülkemiz için öncü nitelikte olup, farkl çalmalarla devam getirilmelidir.
TEEKKÜR Bu çalma, Karabük Üniversitesi Bilimsel Aratrma
Projeleri Koordinatörlüü’nün Kapsaml Aratrma Proje- si (Proje No: KBÜBAP-17-KP-244) destei ile gerçekle- tirilmitir.
Ahmet DUYAR • 25
KAYNAKLAR Angelini P., Fenoglio S., Isaia M., Jacomini C., Migliorinim.,
Morisi A., 2002. Tecniche di biomonitoraggio dellaqua- lità del suolo. Torino
Bastida, F., Zsolnay, A., Hernández, T., García, C., 2008. Past, present and future of soil quality indices: a biological perspective. Geoderma 147, 159-171.
Best, E.P.H., Haeck, J., 1984. Ecological indicators for the assessment of the quality of air, water, soil and ecosystems. D. Reidel Publishing Company, Boston.
Bünemann, E.K., Bongiorno, G., Bai, Z., Creamer, R.E., De Deyn, G., de Goede, R., Fleskens, L., Geissen, V., Kuy- per, T.W., Mäder, P., 2018. Soil quality–A critical review. Soil Biology Biochemistry 120, 105-125.
Carter, M.R., Gregorich, E.G., Anderson, D. W., Doran, J. W., Janzen, H.H., Pierce, F.J., 1997. Concepts of soil quality and their significance. 1-19
Coleman, D.C. Crossley, D.A. Hendrix, P.F., 2004. Fundamen- tals of Soil Ecology, Academic press, USA.
Coyle, D. R., Nagendra, U. J., Taylor, M. K., Campbell, J. H., Cunard, C. E., Joslin, A. H., ... & Callaham Jr, M. A. 2017. Soil fauna responses to natural disturbances, invasive species, and global climate change: Current state of the science and a call to action. Soil Biology and Bioche- mistry, 110, 116-133.
Çakr, M., 2019. Belgrad Ormannn Toprak Biyolojik Kalite ndeksinin Mikroeklembacakllar ile Belirlenmesi. Ana- dolu Orman Aratrmalar Dergisi 5(1): 38-45.
Dombos, M., 2002. A Tullgren–type extractor for sampling springtails populations from small volume soil cores in high sample size, Tiscia, 33, 3-7.
Doran, J.W., Zeiss, M.R., 2000. Soil health and sustainability: managing the biotic component of soil quality. Applied soil ecology 15, 3-11.
Doran, J. W., & Safley, M., 1997. Defining and assessing soil health and sustainable productivity. Biological indicators of soil health. New York: CAB International.
Drobnik, T., Greiner, L., Keller, A., Grêt-Regamey, A., 2018. Soil quality indicators–From soil functions to ecosystem services. Ecological indicators 94, 151-169.
Duyar, A., Makineci, E., 2013. Orman Ekosistemi Deerlendir- melerinde Toprak Mikro Eklembacakllarnn Kullanm. 2023’e Doru 2. Doa ve Ormanclk Sempozyumu, 169-184.
Duyar, A., Makineci, E., 2016. Seasonal and altitudinal variations of soil arthropods in Abies nordmanniana subsp. bornmulleriana forests. Bosque, 37(2), 335-345.
Duyar, A., 2014. Seasonal variations of soil arthropods (Arthro- poda) in fir (Abies bornmulleriana Mattf.) ecosystems in Bolu-Alada. stanbul University, Science Institute, (In Turkish with English Summary).
Duyar, A., 2019. The relationships between the litterfall and the canopy closure of Uluda fir (Abies nordmanniana (Stev.) subsp. bornmulleriana (Matff.)) forests. Applied Ecology And Environmental Research, 17(2), 2357- 2372., Doi: 10.15666/aeer/1702_23572372
Eijsackers, H., 1983. Soil fauna and soil microflora as possib- le indicators of soil pollution. In Ecological Indicators for the Assessment of the Quality of Air, Water, Soil, and Ecosystems (pp. 307-316). Springer, Dordrecht.
Galli, L., Capurro, M., Menta, C., Rellini, I., 2014. Is the QBS- ar index a good tool to detect the soil quality in Medi- terranean areas? A cork tree Quercus suber L.(Fagaceae) wood as a case of study. Italian Journal of Zoology 81, 126-135.
Havlicek, E., 2012. Soil biodiversity and bioindication: from complex thinking to simple acting. European Journal of Soil Biology 49, 80-84.
Joo, S.J. Yim, M.H. Nakane, K., 2006. Contribution of microarthropods to the decomposition of needle litter in a Ja-
Ahmet DUYAR • 27
panese cedar (Cryptomeria japonica D. Don) plantation, Forest Ecology and Management, 234, 192-198.
Karlen, D., Mausbach, M.J., Doran, J., Cline, R., Harris, R., Sc- human, G., 1997. Soil quality: a concept, definition, and framework for evaluation (a guest editorial). Soil Science Society of America Journal
Lisa, C. Paffetti, D. Nocentini, S. Marchi, E. Bottalico, F. Fio- rentini, S. and Travaglini, D., 2015. Impact of wildfire on the edaphic microarthropod community in a Pinus pi- naster forest in central Italy. iForest-Biogeosciences and Forestry, 8(6), 874.
Machado, J. D. S., Oliveira Filho, L. C. I., Santos, J. C. P., Pauli- no, A. T., & Baretta, D. (2019). Morphological diversity of springtails (Hexapoda: Collembola) as soil quality bioindicators in land use systems. Biota Neotropica, 19(1).
Meehan, T.D., Drumm, P.K., Schottland Farrar, R., Oral, K., La- nier, K.E., Pennington, E.A., Pennington, L.A., Stafurik, I.T., Valore, D.V., Wylie, A.D., 2006. Energetic equiva- lence in a soil arthropod community from an aspen–conifer forest. Pedobiologia 50, 307-312.
Menta, C. Conti, F. D. and Pinto, S., 2017. Microarthropods biodiversity in natural, seminatural and cultivated soils- QBS-ar approach. Applied Soil Ecology, DOI: 10.1016/j. apsoil.2017.05.020.
Merkel A., 2019. Climate-Data, https://tr.climate-data.org/
Nortcliff, S., 2002. Standardisation of soil quality attributes. Agriculture, Ecosystems Environment 88, 161-168.
OGM, 2013. The Healthy Situation of Turkey’s Forests (2008 – 2012), Technical Report of ICP Forests.
Parisi, V., 2001. La qualità biologica del suolo. Un metodo ba- sato sui microartropodi. Acta naturalia de l’Ateneo Par- mense, 37(3-4), 87-106.
Parisi, V., Menta, C., Gardi, C., Jacomini, C., Mozzanica, E., 2005. Microarthropod communities as a tool to assess
BÖLÜM 2
soil quality and biodiversity: a new approach in Italy. Agriculture, Ecosystems & Environment 105, 323-333.
PazFerreiro, J., Fu, S., 2016. Biological indices for soil quality evaluation: perspectives and limitations. Land Degrada- tion and Development 27, 14-25.
Rüdisser, J., Tasser, E., Peham, T., Meyer, E., & Tappeiner, U. (2015). The dark side of biodiversity: Spatial application of the biological soil quality indicator (BSQ). Ecological Indicators, 53, 240-246.
Santorufo, L., Van Gestel, C. A., Rocco, A., & Maisto, G. 2012. Soil invertebrates as bioindicators of urban soil quality. Environmental Pollution, 161, 57-63.
Solida, L., De Nicola, C., Fanfani, A., Jacomini, C., Licitra, V., & Testi, A. (2015). Multi-set indicators to assess environmental quality using soil microarthropods, plants and humus. Rendiconti Lincei, 26(3), 561-569.
Vandewalle M, Bello F, Berg MP, Bolger T, Dolédec S, Dubs F, Feld CK, Harrington R, Harrison PA, Lavorel S, Silva PM, Moretti M, Niemela J, Santos P, Sattler T, Sousa JP, Sykes MT, Vanbergen AJ, Woodcock BA. 2010. Functi- onal traits as indicators of biodiversity response to land use changes across ecosystems and organisms. Biodivers Conserv. 19:2921-47. doi:10.1007/s10531-010-9798-9
Wallwork, J.A., 1976. The distribution and Diversity of Soil fauna. Academic Press, London.
KLM DEKLNN TÜRKYE’DE MYRTUS COMMUNIS
SUBSP. COMMUNIS L.’NN POTANSYEL DAILIMINA ETKLERNN MAXENT LE
ARATIRILMASI
1 Süleyman Demirel Üniversitesi, Mimarlk Fakültesi, Peyzaj Mimarl Bölümü, [email protected]
2 Isparta Uygulamal Bilimler Üniversitesi, Orman Fakültesi Orman Mü- hendislii Bölümü, [email protected]
31 BÖLÜM 2
L.’NN POTANSYEL DAILIMINA ETKLERNN MAXENT LE
ARATIRILMASI
GR
Türkiye’nin de içinde yer ald Akdeniz bölgesi, 10.000’den fazla tbbi ve aromatik bitki türü üreten hete- rojen toprak ve iklim koullar ile karakterize edilmektedir (Miliauskas vd., 2004, Gouthamchandra vd., 2010). Myr- tus communis subsp. communis L. (Myrtaceae), Akdeniz bölgesi, Orta Dou ve Kuzey Amerika’nn lman bölge- leri ile Avustralya’da doal olarak yayl gösterir (Bay- top, 1999; Jamoussi vd., 2005). Tunus’un ky bölgeleri, Fas, Türkiye ve Fransa’da yabani olarak yetimekte olan M. communis subsp. communis L. bitkisinin ran, spanya, talya, ve Korsika’da ise kültürü yaplmaktadr (Jamous- si vd., 2005). Akdeniz bitki örtüsünün tipik bir temsilcisi olan M. communis subsp. communis L. Türkiye’de Ada- na, Antalya, çel, Çanakkale, stanbul, Zonguldak, Sinop, Ordu, Trabzon, zmir, Samsun, Mula ve Hatay illerinde doal olarak bulunmaktadr (Davis, 1982; Our, 1994). Türkiye’de mersin aac çam ormanlarnda ve nehir kenarlarnda, özellikle Toros dalarnda, deniz seviyesinden hemen hemen 500-600 m’ye kadar büyür (Özek et al., 2000; Aydn ve Özcan, 2007).
M. communis subsp. communis L. önemli bir bitki türü olup, aromatik özellikleri nedeniyle antik çalar-
1 Süleyman Demirel Üniversitesi, Mimarlk Fakültesi, Peyzaj Mimarl Bölümü, [email protected]
2 Isparta Uygulamal Bilimler Üniversitesi, Orman Fakültesi Orman Mü- hendislii Bölümü, [email protected]
32 • Ziraat, Orman ve Su Ürünleri Alannda Yeni Ufuklar
dan beri uçucu yalar ilaç, kozmetik ve gda endüst- risinde yaygn olarak kullanlmaktadr (Mulas vd., 1998; Baytop, 1999; Messaoud vd., 2006). Türk halk hekimliinde yapraklar ve meyveler, antiseptik olarak yaralarn iyilemesinde ve idrar hastalklarnn te- davisinde kullanlr. Bu kapsamda orman ekosistem- lerinde doal olarak yayl gösteren M. communis subsp. communis L. odun d orman ürünü nitelii tayan, ticari öneme sahip türlerden birisidir. Türle ilgili özellikle meyve ve yapraklarn içerdii bileen- lere yönelik oldukça fazla sayda çalma yaplm olmasna ramen küresel snma ve iklim deiikliklerine bal olarak gelecekteki corafi dalmnn nasl etkilenecei konusu belirsizdir. Gelecekteki iklim ko- ullarna ilikin tahminler, ortalama küresel scakln artmas, yalarn azalmas ve yllk düzenlerindeki deiiklikler vb. gibi Dünyada pek çok büyük dei- ikliklerin olacan öngörmektedir (Zank vd., 2014; Yazc ve Sarkaya, 2015). Bu durumun bir sonucu olarak, baz türlerin corafi yayllarn deitirme- leri veya yeni koullara adapte olmas beklenirken özellikle dar habitata sahip baz türlerin ise yok olmas beklenmektedir (Hughes, 2000; McLachlan vd., 2005; Parmesan, 2006; Root and Schneider, 2006; Schivo vd., 2019). Deien çevresel süreçlere bal olarak tür dalmlarnn anlalmas türlerin koruma stratejilerinin tasarlanmas açsndan önemli bilgiler salamaktadr (Guisan ve Thuiller, 2005; Falcucci vd., 2007). Bu nedenle, türlerin potansiyel dalm araln tahmin etmek için tür dalm modelleri kullanlmaktadr (Franklin, 2013).
Ömer Kamil ÖRÜCÜ, Ayhan AKYOL • 33
Bu kapsamda çalmann amaçlar, günümüzde gda, tp ve ilaç sanayi açsndan önemli bir tür olan M. communis subsp. communis L.’nin corafi dalmn etkileyen en önemli çevresel faktörleri belirlemek ve farkl iklim senaryolarna bal olarak gelecekteki potansiyel dalm araln tahmin etmektir. Böylece, M. communis subsp. communis L. kullanm, korunmas ve gelitirilmesi ile ilgili yaplacak çalmalar için aratrmaclara referans veriler sunulmas amaçlanmtr.
1. MATERYAL ve YÖNTEM
1.1. Çalma alan ve çevresel veriler Çalma için, maksimum entropi algoritmasn kullanan
MaxEnt modeli kullanlmtr Bu model, modellenmek- te olan türlerin varlk kaytlarn ve habitat için çevresel ve iklimsel deikenlerle ilgili verileri gerektirir. Çalma için tür varl verisi olarak kullanmak üzere, Türkiye’de M. communis subsp. communis L.’nin yayl gösterdii 45 noktadan 2019 ylnda alnan corafi koordinatlar ve ilgili literatür kaytlar kullanlmtr (ekil 1) (Çizelge 1). (Davis, 1982; Davis vd., 1988; GBIF, 2019).
ekil 1. Çalma alan ve örnek noktalar
Çalma için kullanlan biyoklimatik veriler (Çizelge 2), WorldClim veri tabanndan elde edilmitir (Hijmans vd., 2005; WorldClim, 2019). Biyoklimatik deikenler, daha anlaml deikenler oluturmak için aylk scaklk ve ya deerlerinden elde edilen deerler olup bunlar genellikle tür dalm modellemelerinde kullanlrlar. 2050 biyoklimatik verileri 2041 ila 2060 arasndaki ortalamalar ve 2070 verileri 2061 ila 2080 arasndaki ortalamalardr.
Çizelge 1. Varlk verilerinin öznitelik bilgileri
N ok
m )
1 Eitim Istanbul- Maltepe 29° 8’ 42” 40° 57’ 17” 121 14.07 2.77 725
2 Eitim Çanakkale- Ezine 26° 20’ 21” 39° 50’ 11” 115 14.98 3.13 626
3 Eitim Balikesir- Burhaniye 26° 56’ 43” 39° 32’ 6” 6 15.55 3.58 656
4 Eitim Manisa-Soma 27° 40’ 55” 39° 11’ 36” 251 14.60 2.48 682
5 Eitim Izmir- Kemalpaa 27° 23’ 38” 38° 25’ 0” 637 14.55 3.31 739
6 Eitim Izmir- Menderes 26° 59’ 8” 38° 15’ 34” 675 13.75 4.09 754
7 Eitim Izmir-Kiraz 28° 14’ 40” 38° 13’ 21” 277 15.99 2.23 623
8 Eitim Aydin- Sultanhisar 28° 18’ 17” 37° 52’ 51” 50 17.38 2.13 612
9 Eitim Mugla-Milas 27° 40’ 19” 37° 19’ 19” 9 18.43 3.30 739
10 Eitim Mugla- Köyceiz 28° 35’ 45” 37° 6’ 3” 344 16.78 2.51 990
11 Eitim Mugla- Dalaman 28° 49’ 1” 36° 43’ 21” 23 18.53 2.81 1000
12 Eitim Mugla-Fethiye 29° 24’ 10” 36° 43’ 9” 593 15.91 2.26 724 13 Eitim Antalya-Ka 29° 26’ 35” 36° 23’ 16” 1768 10.37 3.24 654
14 Eitim Antalya- Kumluca 30° 19’ 13” 36° 26’ 4” 260 17.20 2.30 739
15 Eitim Antalya-Serik 31° 3’ 25” 36° 59’ 25” 33 18.37 2.08 840
16 Eitim Isparta- Sütçüler 31° 4’ 13” 37° 29’ 33” 1266 10.85 2.11 609
17 Eitim Bilecik-Söüt 30° 9’ 47” 40° 6’ 3” 472 13.34 1.74 476
18 Eitim Düzce- Gölyaka 31° 5’ 37” 40° 45’ 26” 184 12.48 1.84 786
19 Eitim Zonguldak- Merkez 31° 56’ 39” 41° 20’ 35” 403 12.03 2.33 858
20 Eitim Kastamonu- Küre 33° 53’ 22” 41° 50’ 19” 1481 5.96 3.49 700
21 Eitim Mersin- Erdemli 34° 18’ 41” 36° 44’ 33” 589 16.17 2.38 723
22 Eitim Mersin-Tarsus 34° 42’ 47” 36° 55’ 36” 83 18.74 2.22 693 23 Eitim Adana-Yüreir 35° 24’ 10” 37° 0’ 50” 40 18.64 1.97 713 24 Eitim Sinop-Türkeli 34° 24’ 6” 41° 52’ 56” 408 11.99 2.82 829 25 Eitim Sinop-Gerze 35° 7’ 42” 41° 51’ 7” 141 13.75 2.93 688
26 Eitim Samsun- Alaçam 35° 41’ 15” 41° 34’ 39” 167 13.41 2.70 691
27 Eitim Samsun-Bafra 35° 50’ 53” 41° 17’ 58” 725 10.09 2.34 587
28 Eitim Samsun- Ondokuzmays 36° 5’ 57” 41° 23’ 48” 310 11.97 2.68 680
29 Eitim Hatay-Merkez 36° 12’ 23” 36° 13’ 13” 152 18.43 2.47 957
30 Eitim Osmaniye- Bahçe 36° 32’ 4” 37° 12’ 17” 932 13.28 2.10 771
31 Eitim Osmaniye- Kadirli 36° 10’ 35” 37° 28’ 33” 424 16.23 1.85 796
32 Eitim Trabzon- Yomra 39° 48’ 7” 40° 51’ 12” 1102 9.84 2.26 779
33 Test Izmir-Aliaa 27° 6’ 22” 38° 53’ 32” 93 16.46 3.59 693
34 Test Balikesir- Gömeç 26° 55’ 7” 39° 21’ 3” 276 14.87 3.48 691
35 Test Çanakkale- Gelibolu 26° 27’ 59” 40° 16’ 6” 50 14.37 3.44 628
36 Test MersinAnamur 32° 44’ 52” 36° 14’ 49” 1213 12.38 2.55 734 37 Test Mersin-Silifke 33° 55’ 59” 36° 26’ 4” 392 17.00 2.43 684
38 Test Sakarya- Kocaali 30° 58’ 36” 41° 1’ 18” 77 13.07 2.31 946
39 Test Izmir-Urla 26° 39’ 26” 38° 16’ 22” 330 15.18 4.31 667 40 Test Sinop-Ayanck 34° 42’ 11” 41° 52’ 56” 315 11.89 2.87 753
41 Test Hatay- skenderun 36° 6’ 10” 36° 32’ 18” 42 19.21 2.58 835
42 Test Ordu-Merkez 37° 46’ 48” 40° 57’ 5” 403 11.82 2.13 915 43 Test Bartn-Merkez 32° 14’ 56” 41° 26’ 24” 63 13.63 2.12 845
44 Test Trabzon- Vakfkebir 39° 14’ 58” 40° 57’ 2” 898 11.51 2.11 867
45 Test Antalya- Gündomu 32° 2’ 4” 36° 40’ 44” 928 12.96 2.66 784
Çizelge 2. Biyoklimatik deikenler
Kod Tanmlama Bio1 Yllk ortalama scaklk Bio2 Scaklk deiim aral
(aylk ortalama (max scaklk–min scaklk)) Bio3 zotermalite (Bio2/Bio7) (*100) Bio4 Mevsimsel scaklk (standard sapma *100) Bio5 En scak ayn maximum scakl Bio6 En souk ayn minimum scakl Bio7 Yllk scaklk oran (Bio5-Bio6) Bio8 En nemli çeyrein ortalama scakl Bio9 En kurak çeyrein ortalama scakl Bio10 En scak çeyrein ortalama scakl Bio11 En souk çeyrein ortalama scakl Bio12 Yllk ya Bio13 En nemli aydaki ya miktar Bio14 En kurak aydaki ya miktar Bio15 Mevsimsel ya miktar (Deiim katsays) Bio16 En nemli çeyrein ya miktar Bio17 En kurak çeyrein ya miktar Bio18 En scak çeyrein ya miktar Bio19 En souk çeyrein ya miktar
1.2. Modelleme yöntemleri ve istatistiksel analiz Çalmada iklim modeli olarak HadGEM2-ES (Had-
ley Global Environment Model 2 - Earth System) modeli kullanlmtr. HadGEM2-ES, Met Office Hadley Center tarafndan yüzyllk simülasyonlar için kullanlan birleti- rilmi bir Dünya Sistemi Modelidir. HadGEM2-ES iklim modeli N96 ve L38 yatay ve dikey çözünürlükte atmos- ferik bir GCM’yi (Global Climate Model) ve 1 derece yatay çözünürlükte (ekvatorda 1/3 dereceye yükselen) ve 40 dikey seviye sahip bir okyanus GCM’sini içerir. Dünya Sistemi Bileenleri karasal ve okyanus karbon döngüsü ile troposferik kimyadr. Karasal bitki örtüsü ve karbon, 5 bit-
ki örtüsü tipinin (geni yaprakl aaç, ine yaprakl aaç, C3 otu, C4 otu ve çal) kapsama alan ve karbon dengesini simüle eden dinamik küresel bitki örtüsü modeli TRIF- FID ile temsil edilmektedir (ENES, 2019). Modellemede Hükümetler aras klim Deiiklii Panelinin Beinci De- erlendirme Raporunda (IPCC5) rapor edilen iklim deiiklii RCP4.5 (Representative Concentration Pathways) ve RCP8.5 senaryolar kullanlmtr. RCP’ler iklim modellemelerinde ve aratrmalarnda, yakn gelecekteki sera gaz salnm younluklarna bal olarak mümkün olduu düünülen iklim senaryolarn tanmlamak için kullanlmaktadr (Moss vd., 2008). Çalmada Türkiye’deki M. communis subsp. communis L.’nin biyoklimatik koullar altnda potansiyel dalmn tahmin etmek için maksimum entropi algoritmasn kullanan MaxEnt 3.4.1. sürü- mü kullanlmtr (Phillips vd., 2019). Bir MaxEnt modeli- nin performans ROC (Receiver Operating Characteristic) analizleri ile test edilebilmektedir. ROC erisi altnda elde edilen AUC (Area Under the Curve) deeri doru ayarlan- m bir modelde rastgele seçilen grid hücresinin varlnn tahmin olasl olarak yorumlanabilir. Elde edilen AUC deeri tüm olas eiklerle modelin baarsn tanmlamak- tadr. Eer bu deer AUC> 0.5 ise modelin rastgele bir tah- minden daha iyi performans gösterdiini göstermektedir. AUC deeri 1’e ne kadar yaknsa ayrm o kadar iyi, model hassas ve tanmlaycdr (Phillips vd., 2006; Oliveira vd., 2010). Modelde çevresel deikenlerin etkilerini ölçmeyi salayan Jackknife seçenei de kullanlmtr. Bu seçenek her bir çevresel deikenin modelin oluturulmasndaki önem derecelerini belirlemeye olanak tanmaktadr. Potan- siyel dalm haritalar oluturulurken 0 ve 1 deerleri kullanlm olup, buna göre 1 türün bulunabilecei en uygun alan gösterirken, 0 bulunma olasl olmad anlamna gelmektedir.
2. BULGULAR ve TARTIMA
2.1. Model performans ve çevresel deikenlerin katks
Çalma sonucunda elde edilen modelin çktlarna göre, AUC>0.5 olmas nedeniyle model rastgele bir tah- minden daha iyi bir performans göstermitir. Çalma kapsamnda elde edilen ROC erisindeki eitim verisinin AUC deeri 0.913, test verisinin AUC deeri 0.921 olarak belirlenmitir. Bu bulgular model performansnn çok iyi olduunu, yani modelin yüksek bir tahmin gücü olduunu göstermektedir (ekil 2).
Modelde Jackknife seçenei seçilerek M. communis subsp. communis L. için oluturulan kazanm tablosuna göre eitim verisinde tek bir deiken balamnda türün dalmna en fazla düzeyde etki eden 3 çevresel deiken srasyla en souk ayn minimum scakl (Bio6), en souk çeyrein ortalama scakl (Bio11) ve mevsimsel scaklktr (Bio4) (Standard sapma *100) (ekil 3). Test verisinde ise tek bir deiken balamnda türün dalmna en fazla düzeyde etki eden 3 çevresel deiken ise srasyla yllk scaklk oran (Bio5-Bio6) Bio7, mevsimsel scaklk (Bio4) (Standard sapma *100) ve en souk ayn minimum scakldr (Bio6). Buna göre, M. communis subsp. communis L.’nin potansiyel dalmn etkileyen en önemli biyoklimatik deikenler scaklk parametresi ile dorudan ilikili deikenlerdir. Bu durum türün scaklk deiimle- rinden önemli derecede etkilendiini ortaya koymaktadr.
ekil 2. ROC erisi ve AUC deerleri
ekil 3. Jackknife çevresel deikenlerin etki dereceleri
2.2. M. communis subsp. communis L.’nin mevcut ve gelecekteki tahmini potansiyel dalm
Modele göre M. communis subsp. communis L.’nin günümüz potansiyel dalm ekil 4’te, gelecekteki yay- l alanlar 2050-2070 periyodunda RCP 4.5’e göre ekil 5’de, RCP 8.5’e göre ekil 6’da gösterilmitir. MaxEnt modelinde bir türün alanda bulunma oran 0-1 arasnda bir deer ile belirlenmektedir. Deerler 1’e yaklatkça türün potansiyel olarak o alanda bulunma oran artmaktadr. M. communis subsp. communis L.’nin ekonomik deerinin yüksek olmas nedeniyle çalmada, mevcut ve potansiyel dalmn belirlenmesinde bulunma oran 0.5’in üzerinde olan alanlar deerlendirmeye alnmtr. Modellerde uygun olmayan alanlar beyaz, uygun alanlar sar çok uygun alanlar ise yeil renkle sembolize edilmitir.
ekil 4. M. communis subsp. communis L.’nin MaxEnt tür dalm modeline göre potansiyel yayl alan
ekil 5. RCP 4.5’e göre 2050-2070 projeksiyonlarnda yayl alanlar modeli
ekil 6. RCP 8.5’e göre 2050-2070 projeksiyonlarnda yayl alanlar modeli
Model verilerine göre, M. communis subsp. communis L. 2050 ve 2070 yllar RCP 4.5 ve RCP 8.5 iklim deiiklii senaryolar altnda tahmin edilen potansiyel dalmlar artmaktadr. Modele göre günümüz mevcut potansiyel yayl alan 128574 km2 olan M. communis subsp. communis L. 2070 yl RCP 8.5 senaryosunda potansiyel yayl alannn 204874 km2 olaca tahmin edilmektedir (Çizelge 3). ekil 4 günümüz ve ekil 5, 6 gelecek projeksiyonlar bir bütün olarak incelendiinde M. communis subsp. communis L.’nin yayl alanlarnn varlk verileri örtütüü ve günümüzde mevcut bulundu- u noktalarn çevresinde ve daha yükseklere doru da- ldn göstermektedir. Elbette corafi engeller, insan aktiviteleri (örnein tarm ve mera alanlarnn deiti- rilmesi) veya ilgili rekabetçi türler, türün yayl alan- n snrlayabilir (Abolmaali vd., 2018). Ancak böyle bir snrlama olmad taktirde model, gelecek 50 yl içeri- sinde M. communis subsp. communis L.’nin yayl alannn yaklak 1.6 kat artabileceini ve türün istilac bir tür haline gelebileceine iaret etmektedir. Benzer ekilde yaplan dier baz çalmalarda iklim deiikliklerine bal olarak baz bitki ve böcek türlerinin corafi yayl- larnn artaca sonuçlarna ulalmtr (West vd., 2015; Sarkaya vd., 2018. Wei vd., 2018). Günümüzde istilac olmayan bu türlerin oluabilecek habitat kayplar ve iklimsel deiikliklere bal olarak istilac türler haline ge- lebilecekleri bu çalmalarda vurgulanmaktadr. Örnein geçmite Türkiye’de kayd bulunmayan ve tohum zarar- ls olan Leptoglossus occidentalis (Heidemann, 1910) son yllarda özellikle Türkiye’nin bat bölgelerindeki P. pinea L. alanlarnda görülmü ve kayt altna alnmtr (Arslangündodu ve Hizal, 2010). Bu durum iklim deiikliklerinin sadece habitat kayplar ile sonuçlanmad- n ekosistemin birçok deikenini de etkilediini ortaya koymaktadr.
Çizelge 3. M. communis L.’nin günümüz ve gelecek projeksiyonlarna göre yayl alanlar
Uygunluk Durumu Güncel
(km2) 650720 622703 28016 605268 45451 598822 51897 574635 76084
Uygun (km2) 65811 67124 -1313 64265 1545 66002 -191 77966 -12155
Çok Uygun (km2)
klim deiikliklerinin bitkiler üzerindeki etkilerine yönelik yaplan dier baz çalmalarda baz türlerin yayl alanlarnn azalaca ve özellikle Akdeniz bölgesin- de yayl gösteren bitkilerin iklim deiimine adapte ol- mazlarsa yok olma tehlikelerinin bulunduu bildirilmitir (Moiseev ve Shiyatov, 2003; IPCC, 2014; Khanum vd., 2013; Dülgerolu ve Aksoy, 2018). Akdeniz bölgesindeki endemik türlerin zorlu habitat koullarnn yaratt strese kar daha toleransl olduklar ve doal ve antropojenik et- menlerden daha az etkilendikleri de bilinmektedir (Medail ve Verlaque, 1997; Dülgerolu ve Aksoy, 2018). Ancak hem zorlu habitat koullar hem de iklim deiikliklerine bal istilac türlerin ortaya çkmas özellikle snrl yay- la sahip türler için uygun koruma önlemlerinin alnmas gerektiini göstermektedir. Bu durum iklim deiikliklerine bal olarak ekosistemlerin deieceini ve özellikle ekosistemi oluturan bileenlerin bu durumdan etkilenece- ini göstermektedir. Örnein farkl hasat zamanlarnn M. communis subsp. communis L.’nin uçucu ya oranlarna etkisini aratran bir çalmada, farkl aylara ve saatlere göre yaplan hasatlarda belirlenen uçucu ya deerleri arasndaki fark istatistiksel açdan önemli bulunmutur (Avc ve Bayram, 2008). Bu bulgu iklim deiimi etkilerinin sadece habitat deiiklikleri ile sonuçlanmadn, iklimsel parametrelerin deiiminin ürün verimi üzerinde de etkili
olduunu göstermektedir. Yaanacak habitat kayplarnn ekosistem hizmetlerini de olumsuz etkileyecei çeitli ça- lmalarla ifade edilmektedir (Arslan, 2019). Özellikle insan refahna hizmet eden katma deeri yüksek bitkiler aç- sndan bu durum daha da önemlidir. Ayrca Bat Akdeniz bölgesinde yaayanlarla yaplan bir çalmann bulgular- na göre katlmclarn iklim deiiklii konusunda yeter- li bilgi düzeyine sahip olmad bulunmutur (Korkmaz, 2018). Bu durum iklim deiiklii ile ilgili yaplacak çal- malarn sadece ekolojik çalmalarla snrlandrlmamas gerektiini, ayn zamanda insanlarn iklim deiikliine uyum ile ilgili bilgi düzeylerini artrmaya yönelik çal- malar yaplmas gerektiini de göstermektedir.
3. SONUÇLAR Çalmada, M. communis subsp. communis L.’nin mev-
cut ve gelecekteki dalmn modellemek için maksimum entropi algoritmasn kullanan MaxEnt program kullanlmtr. Modelleme, özellikle ekosistem planlayclar ve yöneticileri için güçlü ve belirleyici araçlar salayabilir. Bu çalma, bu türün alan dalmnn daha geni corafi alanlara ve daha yüksek rakm aralklarna kayacan göstermitir. Bu durum gelecekte türün istilac bir tür haline dönüebileceini göstermektedir. Tür için bu sonuçlar olumlu gözükürken yayl daha snrl türler için çeitli olumsuzluklar yaratabilecektir. Bu bilgi, özellikle duyarl habitatlarda yaplacak ekolojik restorasyon çalmalarn- da savunmasz ve nesli tehlike altnda olan türleri iklim deiiklii etkilerinden korumak için kullanlabilir. Bu so- nuçlar, korunan alanlar vb. gibi dier biyolojik çeitliliin yüksek olduu alanlarda planlamalara iklim deiiklii etkilerinin entegre edilmesinin önemli olduunu göster- mektedir. Böylece, bata biyolojik çeitliliin korunmas olmak üzere, çeitli türlerden salanan ekolojik, ekonomik ve sosyal faydalarn korunmas ve sürdürülmesine devam edilebilecektir.
KAYNAKLAR Abolmaali, S.M.-R., Tarkesh, M. & Bashari, H. (2018). MaxEnt
modeling for predicting suitable habitats and identifying the effects of climate change on a threatened species, Daphne mucronata, in central Iran. Ecological Informa- tics 43 (2018) 116–123. https://doi.org/10.1016/j.eco- inf.2017.10.002
Arslan, E.S. (2019). klim deiimi senaryolar ve tür dalm modeline göre kentsel yol aaçlarnn ekosistem hizmet- leri balamnda deerlendirilmesi: Robinia pseudoaca- cia L. örnei. Turkish Journal of Forestry, 20(2): 142- 148. DOI: 10.18182/tjf.559883
Arslangündodu, Z. & Hizal, E. (2010). The Western Conifer Seed Bug, Leptoglossus occidentalis (Heidemann, 1910), recorded in Turkey (Heteroptera: Coreidae). Zoology in The Middle East, 50(1): 138-139.
Avc, A.B. & Bayram, E. (2008). Effect of Different Harvesting Time on the Essential Oil Ratesof Myrtle (Myrtus communis L.). Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(3):178-181.
Aydn, C. & Özcan M.M. (2007). Determination of nutritional and physical properties of myrtle (Myrtus communis L.) fruits growing wild in Turkey. Journal of Food En- gineering, 79(2): 453-458. https://doi.org/10.1016/j.jfoo- deng.2006.02.008
Baytop, T. (1999). Therapy with medicinal plants in Turkey (past and present). Publication of the istanbul University, 312.
Davis, P.H. (1982). Flora of Turkey and the East Aegean Islands. I-IX Vol. Edinburgh University Press, London.
Davis, P.H., Tan, K. & Mill, R. (1988). Flora of Turkey and tha Aegean Islands. Vol. :X (supplement), Edinburgh Uni- versity Press, London.
Dülgerolu, C. & Aksoy, A. (2018). Predicting Impacts of Cli- mate Change on Geographic Distribution of Origanum minutiflorum Schwarz & P.H. Davis Using Maximum
Entropy Algorithm. Erzincan University Journal of Science and Technology, 11(2):182-190.
ENES, 2019. European Network for Earth System Modelling. https://portal.enes.org/models/earthsystem-models/ metoffice-hadley-centre/hadgem2-es, Eriim tarihi: 14.02.2019.
Falcucci, A., Maiorano, L. & Boitani, L. (2007). Changes in land-use/land-cover patterns in Italy and their implications for biodiversity conservation. Landscape ecology, 22(4): 617-631.
Franklin, J. (2013). Species distribution models in conservation biogeography: developments and challenges. Diversity and Distributions, 19(10): 1217-1223.
GBIF, 2019. Global Biodiversity Information Facility. www. gbif.org, Eriim tarihi: 14.02.2019.
Gouthamchandra, K., Mahmood, R. & Manjunatha, H. (2010). Free radical scavenging, antioxidant enzymes and wound healing activities of leaves extracts from Clerodendrum infortunatum L. Environmental Toxicology and Pharma- cology, 30(1): 11-18.
Guisan, A. & Thuiller, W. (2005). Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecology letters, 8(9): 993-1009.
Hijmans, R.J., Cameron, S.E., Parra, J.L., Jones, P.G. & Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate sur- faces for global land areas. International Journal of Cli- matology, 25: 1965-1978.
Hughes, L. (2000). Biological consequences of global warming: is the signal already apparent?. Trends in ecology & evolution, 15(2): 56-61.
IPCC, (2014). Climate Change 2014: Synthesis Report. Contri- bution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assess- ment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R. K. Pachauri and L. A. Meyer (eds.)]. – IPCC, 151 pp., Geneva, Switzerland.
Jamoussi, B., Romdhane, M., Abderraba, A., Hassine, B.B. & Gadri, A.E. (2005). Effect of harvest time on the yield and composition of Tunisian Myrtle oils. Flavour and Fragrance Journal, 20; 274-277.
Khanum R., Mumtaz A.S. & Kumar S. (2013). Predicting impacts of climate change on medicinal asclepiads of Pakistan using Maxent modeling. Acta Oecologica-International Journal of Ecology, 49: 23–31.
Korkmaz M. (2018). Public awareness and perceptions of climate change: differences in concern about climate change in the West Mediterranean Region of Turkey. Applied Ecology and Environmental Research 16(4):4039-4050.
McLachlan, J.S., Clark, J.S. & Manos, P.S. (2005). Molecular indicators of tree migration capacity under rapid climate change. Ecology, 86(8): 2088-2098.
Medail, F. & Verlaque, R. (1997). Ecological characteristics and rarity of endemic plants from southeast France and Cor- sica: Implications for biodiversity conservation. Biologi- cal Conservation, 80(3): 269–281.
Messaoud, C., Khoudja, M. L. & Boussaid, M. (2006). Genetic diversity and structure of wild Tunisian Myrtus communis L.(Myrtaceae) populations. Genetic Resources and Crop Evolution, 53(2), 407-417.
Miliauskas, G., Venskutonis, P.R. & Van Beek, T.A. (2004). Sc- reening of radical scavenging activity of some medicinal and aromatic plant extracts. Food chemistry, 85(2): 231- 237.
Moiseev, P.A. & Shiyatov, S.G. (2003). The use of old landscape photographs for studying vegetation dynamics at the tree line ecotone in the Ural Highlands, Russia. In: Nagy, L. (Ed.), Alpine Biodiversity in Europe. Springer-Verlag, Berlin.
Moss, R.H., Babiker, M., Brinkman, S., Calvo, E., Carter, T., Edmonds, J.A. & Zurek, M. (2008). Towards New Sce- narios for Analysis of Emissions, Climate Change, Impa- cts, and Response Strategies. United States, IPCC Expert
Meeting Report. Intergovernmental Panel on Climate Change, 34 pp., Geneva, Switzerland.
Mulas, M., Cani, M.R. & Brigaglia, N. (1997). Characters use- ful to cultivation in spontaneous populations of Myrtus communis L. In Symposium on Plant Biotechnology as a tool for the Exploitation of Mountain Lands 457 (pp. 271-278).
Our, R. 1994. Mersin bitkisi (Myrtus communis L.) hakknda bir inceleme. Çevre Dergisi. 10: 21-25.
Oliveira, M.D., Hamilton, S.K., Calheiros, D.F., Jacobi, C.M. & Latini, R.O. (2010). Modeling the potential distribution of the invasive golden mussel Limnoperna fortunei in the Upper Paraguay River system using limnological variab- les. Brazilian Journal of Biology, 70(3):831-840.
Özek, T., Demirci, B. & Baser, K.H.C. (2000). Chemical composition of Turkish myrtle oil. Journal of Essential Oil Research, 12(5): 541-544.
Parmesan, C., 2006. Ecological and evolutionary responses to recent climate change. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst., 37: 637-669.
Phillips, S.J., Anderson, R.P. & Schapire, R.E. (2006). Maxi- mum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modeling, 190 (3-4): 231–259.
Phillips, S.J., Dudík, M. & Schapire, R.E. (2019). Maxent software for modeling species niches and distributions (Version 3.4.1). Eriim linki: http://biodiversityinfor- matics.amnh.org/open_source/maxent/. Eriim tarihi: 22.05.2019.
Root, T.L. & Schneider, S.H. (2006). Conservation and climate change: the challenges ahead. Conservation biology, 20(3): 706-708.
Sarkaya, O., Karaceylan, I.B. & en, . (2018). Maximum entropy modeling (MaxEnt) of current and future distributions of Ips Mannsfeldi (Wachtl, 1879) (Curculionidae: Scolytinae) in Turkey. Applied Ecology and Environ- mental Research, 16(3):2527-2535.
Schivo, F., Bauni, V., Krug, P. & Quintana, R.D. (2019). Dist- ribution and richness of amphibians under different climate change scenarios in a subtropical region of South America. Applied Geography, 103: 70-89.
Wei, B., Wang, R., Hou, K., Wang, X. & Wu, W. (2018). Predi- cting the current and future cultivation regions of Cart- hamus tinctorius L. using MaxEnt model under climate change in China. Global Ecology and Conservation, 16(2018)e00477.
West, A.M., Kumar, S., Wakie, T., Brown, C.S., Stohlgren, T.J., Laituri, M. & Bromberg, J. (2015). Using high-resolution future climate scenarios to forecast Bromus tectorum invasion in Rocky Mountain National Park. PLoS ONE 10(2): e0117893.doi:10.1371/journal.pone.0117893.
WorldClim, (2019). WorldClim - Global Climate Data. www. worldclim.org, Eriim tarihi: 14.02.2019.
Yazc, N. & Sarkaya, A. (2015). klim deiiklii ve bitkiler üzerine etkisi. II. Ulusal Botanik/Bitki Bilimi Kongresi. 25-28 Austos 2015, Afyonkarahisar.
Zank, C., Becker, F. G., Abadie, M., Baldo, D., Maneyro, R. & Borges-Martins, M. (2014). Climate change and the distribution of neotropical red-bellied toads (Melanophr- yniscus, Anura, Amphibia): How to prioritize species and populations?. PLoS One, 9(4): e94625.
BÖLÜM 3
ÇALIMALARI Frat Ege KARAAT1
53 BÖLÜM 3
Frat Ege KARAAT1
GR
Sistematik snflandrmada dut türleri, Urticales tak- mnn Morus cinsi içerisinde yer almaktadr. Morus cinsi- ne dahil olan, arlkl olarak dünyann lman iklim bölge- lerine yaylm olan ve meyve özellikleri açsndan geni bir genetik çeitlilie sahip yaklak 100 dut türü tanm- lanmtr. Tanmlanm olan bu türler içerisinde 10-12 tü- rün yetitiricilikte kullanld ve özellikle Morus alba L. (beyaz dut), Morus nigra L. (kara dut) ve Morus rubra L. (krmz dut) en çok rastlanan ve en çok yetitirilen türler olarak öne çkmtr (De Candolle, 1967). Dut türleri sahip olduu genetik çeitlilik ile birlikte yüksek adaptasyon yetenei göstermekte, bu sayede dünyada geni yaylm alanlar bulmaktadr.
Dut meyveleri, zengin besin deeri ve kendine özgü aromas ile tercih edilen bir üzümsü meyve türüdür. Son yllarda dutta organik gda, fenolik bileikler ve biyokimyasal özelliklerin belirlenmesine yönelik çalmalar hz kazanmtr. Dutun salk açsndan önemli olan fenolik bileiklerce zengin olmas dut meyvesine olan ilgiyi artr- mtr. Ekonomik anlamda taze pazarlama imkanlar, mu- hafaza zorluklarndan dolay snrl olan dut meyveleri özellikle kurutularak ve pekmezi yaplarak tüketilmekte olup, bunun yannda pestil, ezme, bisküvi ve dondurma sanayi, reçel, meyve suyu (özellikle kara dut suyu), sirke, cevizli sucuk gibi gda ürünlerinin yannda ispirto üreti- minde de kullanlabilmektedir.
1 Adyaman Üniversitesi, Tarm Bilimleri ve Teknolojileri Fakültesi [email protected]
Dut meyveleri, kapama dut bahçelerinde yaplan yeti- tiricilik faaliyetlerinden çok, ev önü veya yol kenarlarnda bulunan aaçlardan elde edilmektedir. Ancak son zaman- larda dut meyvesine olan ilginin artmasyla kapama dut bahçelerinde üretim de yaygnlamaya balamtr. Dün- yada dut aaçlar geni bir yaylm alanna sahip olmasna ramen genellikle meyvesinden çok, özellikle ipekböcei yetitiricilii için yaprandan faydalanlan bit bitki olarak deerlendirilmektedir. Bu nedenle FAO (Food and Agri- culture Organization) kaytlarnda dut üretim istatistikle- rine rastlanamamaktadr (Anonim, 2013). TÜK verilerine göre Türkiye’de 2018 ylnda toplam dut üretimi 66.647 ton olarak gerçekleirken, Malatya ili 8.075 tonluk üreti- miyle ilk sray alm, bunu 5.605 tonluk üretimi ile Diyar- bakr izlemitir (TÜK, 2019).
Morus türlerinin orijininin Çin - Japonya gen merke- zi olduu bildirilmektedir (Vavilov, 1926). Günümüzde Morus türleri Japonya’dan Endonezya’ya, Arabistan’dan Kafkasya, Bat Afrika, Güney Amerika’ya kadar geni bir alana yaylmtr (Vijayan, 2004).
Anadolu iklim özellikleri ve corafi konumu ile bir çok meyve türüne ev sahiplii yapmakta olup, dut türle- rinin de doal yaylma alanlar içerisindedir. Günümüzde Türkiye’nin hemen hemen her ilinde yetimektedir. Dut kültürünün yüzyllardr yaplmakta olduu ülkemizde yetitirilen dutlarn % 95’inin beyaz dut, % 3’ünün krmz dut ve % 2’sinin kara dut türüne ait olduu bildirilmektedir (Ercili, 2004; Orhan, 2009).
Beyaz dut bitkileri souk ve sert iklim artlarna olduk- ça dayankldr. Aaçlar hzl büyüme özelliinde olup, boylar 24 metreye, kökleri 20 metre derinlie kadar ula- abilmektedir. Aaç gövdeleri açk gri renkli olup, sarkk ekilliden piramit ekline kadar farkl taç formlar olabilmektedir. Yapraklar parçal veya parçasz olabilmekte,
Frat Ege KARAAT • 55
ekilleri yürek eklinden eliptie kadar deiebilmektedir. Çiçekleri küçük, yeilimsi sar renktedir. Meyve renkle- ri beyaz, pembemsi veya siyaha yakn morumsuya kadar deiebilmektedir. Meyve uzunluklar 15 cm kadar olabilmektedir (Roger, 2002).
Kara dut bitkileri genellikle dut türlerine göre daha bo- dur karakterde olup, her ne kadar 30 metreye kadar boy- lananlar da görülse de genellikle boylar 10 metreyi geç- memektedir. Kökleri ise 15 metre derinlie kadar derine inebilmektedir. Aaçlar yava büyüme özelliinde olup, koyu gri gövdelidir. Yapraklar kaln pürüzlü ve koyu ye- ildir. Meyveleri koyu krmz ile siyaha yakn mor renkte olup meyve sap yol denecek kadar ksadr (Pool, 1966; Rougemot, 1989; Koyuncu ve ark., 2004).
Krmz dut aaçlar 5 ile 21 metreye kadar farkl boy- larda olabilmektedir. Kökleri fazla derine inmemektedir. Aaç gövdesi koyu gri renktedir. Yapraklar ince, yürek eklinde ve yeil renktedir. Meyveleri koyu krmz, siyaha yakn renktedir. Krmz dutlar dioik olmasna ramen monoik duruma da rastlanmaktadr (Roger, 2004; Müller, 2001).
Yaplan önceki çalmalar dut meyvelerinin insan sa- l üzerine olumlu etkilerinin olduunu ve bunun da as- len fenolik bileikler gibi fitokimyasal içerii ile ilikili olduu bildirilmitir (Wang et al., 2013). Nitekim yaplan önceki çalmalar dut meyvelerinin özellikle flavonoller ve fenolik asitler gibi fenolik bileikler açsndan zengin olduunu göstermitir (Juan ve ark., 2012).
Yaplan çalmalarda farkl dut türleri ve bu türler içeri- sindeki çeit ve genotipler arasnda fitokimyasal özellikler bakmndan oldukça yüksek bir varyasyon olduu görül- mektedir. Bu durum fitokimyasal özelliklerin slah prog- ramlarnda gelitirilecek yeni çeitlerin uygun ebeveynle-
rin seçilerek melezlenmesi yolu ile amaca uygun olarak gelitirilebileceini ortaya koymaktadr.
1. Türkiye’de Dut (Morus spp.) Seleksiyon Çalmalar Dünyada Morus türleri hakknda yürütülen aratrma-
lar arlkl olarak bitkinin yapraklarnn özellikle ipekbö- cekçiliinde hayvan yemi olarak deerlendirilme imkan- larnn artrlmas amacyla yaprak verimlilii, yapran besleyici özellii gibi konularda younlamtr (Keskin, 2016). Ülkemizde ise her ne kadar yapraklar ipekböcek- çiliinde kullanlmaktaysa da, nispeten daha yaygn olarak meyvesi tüketilen ve meyvesi için yetitirilen bir bitkidir.
Türkiye’de yetitiricilie konu olan dut aaçlar arlkl olarak özellikleri karakterize edilmemi yerel geno- tiplerden olumaktadr. Bunun yannda, ülkemizde farkl amaçlara uygun olan Aya, Ulukale, Potamia Güzeli, Eki Kara ve Tatl Kara gibi çeitler milli çeit listemizde yer almaktadr (TTSM, 2019).
Gen kaynaklarnn incelenmesi farkl amaçlar ile de- erlendirilmeye uygun olanlarn seçilmesine dayal olan seleksiyon çalmalar, bitkisel üretimde verim ve kalite- yi artrmada önemli roller oynayabilmektedir. Bunun yannda, söz konusu genetik kaynaklardan farkl özelliklere sahip genotiplerin ayrntl olarak karakterize edilmesi ve muhafazas, yeni çeitlerin melezleme yoluyla slahnda bu genotiplerin ebeveyn olarak kullanlmas açsndan önem tamaktadr.
Bu balamda dünyada ve ülkemizde yer alan Morus türlerine ait çeitliliin belirlenmesi için bir takm çal- malar yürütülmütür. Yaplan bu çalmada ülkemizde dut türlerinde meyve özellikleri için yürütülen ülkesel ve böl- gesel seleksiyon çalmalar ksaca tantlm, söz konu-
su çalmalarda incelenen dut genotipleri için elde edilen genel meyve kalite özelliklerine (meyve boyutlar, meyve eni, meyve arl, suda çözünür kuru madde (SÇKM) ve titre edilebilir asitlik (TEA)) yer verilmitir.
1.1. Türkiye’nin Farkl Bölgelerinden Seçilen Dutlarn Bir Arada Deerlendirildii Çalmalar Ülkemizin farkl bölgelerinde yetien dutlarn bir arada
ayn çalma içerisinde deerlendirildii iki adet ülkesel proje ve iki adet lisansüstü aratrma tez çalmas yürü- tülmütür. Yürütülen projelerin birinde, Türemi ve ark. (2004) Akdeniz Bölgesi ve Dou Anadolu Bölgesi’nin baz il ve ilçelerinde yürüttükleri seleksiyon çalmasn- da beyaz dut, kara dut ve krmz duta ait toplam 61 adet dut genotipini incelemilerdir. Dier bir projede Özgen ve ark. (2009) Türkiye’nin farkl bölgelerinde 200’den fazla yenilebilir beyaz dut, kara dut, krmz dut ve parmak dutu (Morus levigata Wall.) genotipini incelemi, 86 ümitvar genotipi seçmilerdir. Lisansüstü tez çalmalarndan birinde Aca (2015) ülkemizin farkl illerinden seçilen biri parmak dut, üçü krmz dut türlerine ait toplam dört genotipi Kahramanmara koullarnda incelemitir. Dier bir lisansüstü tez çalmasnda Çöçen (2017) Malatya’da Kays Aratrma Enstitüsü Müdürlüü dut genetik kaynaklar parselinde bulunan, Türkiye’nin farkl bölgeleri ve ayn zamanda yurtd kaynakl 75 adet dut genotipinde fenolojik, morfolojik ve pomolojik özellikleri incelemitir. Söz konusu dut genetik kaynaklar parselinde yer alan dutlarn bir ksm daha önce Ylmaz ve ark. (2012) tarafndan incelenmitir.
Söz konusu çalmalara ait meyve arl, meyve boyutlar, SÇKM ve TEA deiim aralklar Çizelge 1’de verilmitir. Buna göre meyve arl deerleri 0.8 ile 9.1 g arasnda, meyve boyu 16.4 ile 41.6 mm arasnda, mey-
ve eni 8.9 ile 21.1 mm arasnda, SÇKM miktar % 8.3 ile 33.0 arasnda, TEA miktar ise % 0.06 ile 4.36 arasnda deimitir.
Çizelge 1’de listelenen çalmalar dnda Akbulut ve ark. (2006), Gaziantep, Konya ve Malatya illerinden ör- nekledikleri iki adet beyaz dut ve birer adet kara dut ve krmz dut genotipine ait meyve numunelerinde fizikokimyasal özellikleri ve mineral madde içeriklerini incelemilerdir.
1.2. Dou Anadolu Bölgesinden Seçilen Dutlar Özelinde Yürütülmü Çalmalar Bölge özelinde yürütülen çalmalar arlkl olarak
Erzurum ilinde younlamakla birlikte Van, Bitlis, Mu, Malatya ve çevre illerinde yürütülmütür. Yürütülen bir lisansüstü tez çalmasnda; Malatya, Erzincan, Elaz ve Tunceli illerinde yetien dutlarda 11 adet kurutmalk beyaz, dokuz adet pekmezlik beyaz dut, iki adet sofralk krmz dut ve iki adet sofralk kara dut tespit edilmitir (Aslan, 1998). Çam (2000) tarafndan Van ili Edremit ve Geva ilçelerinde 25 adet dut genotipi seçilmitir. Erdo- an (2003) tarafndan spir ve Pazaryolu ilçelerinde kurutmalk, sofralk, kurutmalk ve ralk kullanm için uygun olabilecek 24 dut genotipi tespit edilmitir. Yukar Çoruh Havzas’nda yürütülen bir baka çalmada Erdoan ve Çakmakç, (2006) Çoruh Vadisi’nde yetien beyaz dutlarda fenolojik ve pomolojik gözlem ve analizler yapmlar- dr. Ercili ve Orhan, (2007) Erzurum’un Olur ilçesinden selekte edilen birer beyaz dut, kara dut ve krmz dut genotipine ait meyve örneklerinde kimyasal kompozisyonu incelemilerdir. Orhan (2009) tarafndan yürütülen baka bir çalmada Erzurum’un Olur ve Oltu ilçelerinde 22 adet beyaz dut, üç adet kara dut ve bir adet krmz dut olmak üzere toplam 26 adet ümitvar genotip seçilmitir. Gündo- du ve ark. (2012), Van Gölü Havzas’nda beyaz dut, kara
dut ve krmz dut genotiplerini incelemilerdir. Okatan ve ark. (2016), Bitlis ilinde tespit ettikleri sekiz farkl kara duttan örneklenen meyve numunelerinde fiziko-kimyasal özellikleri incelemilerdir. Balk ve ark. (2019), Mu ilinde seçtikleri be beyaz dut ve sekiz kara dut genotipinde morfolojik ve biyokimyasal özellikleri incelemilerdir.
1.3. Karadeniz Anadolu Bölgesinden Seçilen Dutlar Özelinde Yürütülmü Çalmalar Bölge özelinde yürütülen çalmalar Giresun ilinde
younlam, bunun yannda Gümühane ve Sinop’ta da çalmalar yürütülmütür. Karadeniz ve iman (2003), Giresun ilinde (ebinkarahisar ilçesi) yetien kara dut meyvelerinde pomolojik özellikleri incelemilerdir. slam ve ark. (2003) da ebinkarahisar’da yerel dut genotiplerini incelemilerdir. Baka bir çalmada slam ve ark. (2006), Giresun’un ebinkarahisar ilçesinde ikisi kara dut, toplam be yerel genotip seçmitir. Koca ve ark. (2008), Sinop’tan örnekledikleri krmz dut meyve örneklerinin biyokimyasal içeriklerini incelemilerdir. Gümühane’de yürütülmü bir çalmada Kalkm (2013), 15 farkl dut genotipinin fenolojik ve pomolojik özelliklerini incelemitir. Erdem (2015), Giresun’da Bulancak Karas isimli yerel dut genotipinin özelliklerini incelemitir. Keskin (2016) ise Gü- mühane li Kürtün ve Torul ilçelerinde beyaz dut genotiplerini incelemi sofralk, pekmezlik kurutmalk gibi farkl amaçlara uygun olabilecek toplam 26 ümitvar genotip seç- mitir.
1.4. Akdeniz Bölgesinden Seçilen Dutlar Özelinde Yürütülmü Çalmalar Akdeniz Bölgesi’nde yürütülen dut seleksiyon çal-
malar arlkl olarak Antalya, Isparta ve Adana illerinde younlamtr. Ylmaz (2004), Adana ve çevresinde seç- tii 56 dut genotipi içerisinden 27 adet sofralk ve 2 adet
ralk olmak üzere üretime uygun toplam 29 dut tipini seçmitir. Koyuncu ve ark. (2004), Isparta iline bal Mah- matlar ve Eirdir’de yaplan kara dut seleksiyonunda 28 genotip seçmi, seçilen genotiplerin fenolojik, morfolojik ve pomolojik özelliklerini incelemilerdir. Polat (2004) Antakya ve çevresindeki yerel dut genotiplerinde yürüttü- ü pomolojik analizler sonucu sofralk amaca uygun olan Beyrudi ve Hatuni, ralk amaca uygun olan ami ve kurutmalk amaca uygun olan Yabani genotiplerini tespit et- mitir. Uzun ve Bayr (2009) Antalya yöresinden topladk- lar deiik meyve rengine sahip 10 farkl dut genotipinde meyve ve yaprak özelliklerini incelemilerdir.
Bölgede yürütülen söz konusu dut seleksiyon çalma- larnda elde edilen genel meyve özellikleri Çizelge 1’de sunulmutur. Buna göre yürütülen çalmalarda meyve arl 1.1 g ile 6.4 g arasnda, meyve boyu 12.8 ile 34.3 mm arasnda, meyve eni 7.4 ile 21.0 mm arasnda, SÇKM deerleri % 9.3 ile % 26.2 arasnda, TEA deerleri ise % 0.04 ile 2.23 arasnda deimitir.
Çizelge 1’de listelenen çalmalar dnda Özdemir ve Topuz (1998) Antalya yöresinde seçtikleri be beyaz dut, üç krmz dut ve iki kara dut genotipine ait meyve örnek- lerinde toplam kuru madde miktarnn % 15 ile % 27 arasnda, pH deerinin 3.74 ile 5.65 ve asitlik deerinin ise % 0.20- 2.40 aralnda deitiini bildirmilerdir. Bunun d- nda Koyuncu ve ark. (2014) tarafndan yürütülen bir baka çalmada Isparta’da sekiz farkl kara dut genotipinin besin elementi içerikleri incelenmitir. ncelenen protein miktarlar % % 7.66 % ile 12.93, ya miktarlar % 3.15 ile 6.79, toplam eker miktarn % 5.09 ile 7.26 arasnda deimitir. Meyve örneklerinde özellikle K, Na, P ve Ca içerikleri açsndan önemli farkllklar bulunmutur.
rine yaplm çalmalar Çizelge 1’de özetlenmitir. Gü- ne ve Çekiç (2004), Tokat ilinde yetitirilen beyaz dut, kara dut, krmz dut türlerinde baz pomolojik ve fenolojik özelliklerin belirlenmesi için çalma yürütmülerdir. Polat (2013), yürüttüü lisansüstü tez çalmasnda Tokat ilinde yetien dört farkl parmak dutununda pomolojik ve biyokimyasal özelliklerini incelemitir. Baka bir lisansüs- tü tez çalmasnda Erkaleli (2015), Uak ilinde (Ulubey ilçesi) yetien 15 farkl kara dut genotipinin pomolojik özelliklerini incelemitir.
Çizelge 1’de yer almayan dier çalmalarda Güven ve Baaran (1979), Çanakkale’de örnekledikleri bir kara dut genotipine ait meyve numunelerini besin teknolojisi yö- nünden deerlendirmilerdir. Aratrmaclar inceledikleri genotipe ait SÇKM miktarn % 14.2, TEA deerini ise % 1.48 olarak bildirmilerdir. Lale (1992), Ege Üniversi- tesi Ziraat Fakültesi Bahçe Bitkileri Bölümü koleksiyon bahçesinde yetitirilen beyaz dut, kara dut ve krmz dut türlerinde pomolojik ve fenolojik veriler ile meyve kalite özelliklerine ilikin çalmalar yürütmütür. Kara dutta meyve eni 15.1 ile 16.1 mm arasnda, meyve boyu 25.4 ile 28.6 mm arasnda deimi, incelenen tüm genotiplerde SÇKM miktar % 13.2 ile 18.0 arasnda, TEA deeri ise % 0.14 ile 2.24 arasnda deimitir. Ayn koleksiyon bahçe- sinde Lale ve Özçaran (1996), beyaz dut meyvelerinde 100 g meyvede askorbik asit içeriini 17.81 mg, krm- z dut meyvelerinde 16.62 mg, kara dut meyvelerinde ise 11.90 mg olarak belirlemitir.
KAYNAKLAR Aca, . (2015). Türkiye’nin Deiik Yerlerinden Selekte Edi-
len Baz Dut (Morus spp.) Türlerinin Kahramanmara’ta (Merkez ilçe) Performanslarnn Belirlenmesi. Kahra- manmara Sütçü mam Üniversitesi, Fen Bilimleri Ensti- tüsü, Bahçe Bitkileri Anabilim Dal, Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmara.
Akbulut M., Çoklar H., Çekiç Ç. (2006). Farkl dut çeitlerinin baz kimyasal özellikleri ve mineral madde içeriklerinin belirlenmesi. II. Ulusal Üzümsü Meyve Sempozyumu, 14-16 Eylül, Tokat.
Anonim (2013). Dut Yetitiricilii, Milli Eitim Bakanl Ya- ynlar, Ankara.
Aslan, M. M. (1998). Malatya, Elâz, Erzincan ve Tunceli l- lerine Bal lçelerden Ümitvar Dut Tiplerinin Seçimi. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bahçe Bitkileri Anabilim Dal, Yüksek Lisans Tezi, Adana.
Balk, A., Gecer, M. K., Aslanta, R. (2019). Diversity of bio- chemical content in fruits of some indigenous mulberry genotypes. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 43(1), 28-35.
Çam, . (2000). Edremit ve Geva Yöresi Dutlarnn Fenolojik ve Pomolojik Özellikleri ile Seleksiyonu Üzerinde Ara- trmalar. Yüzüncü Yl Üniversitesi, Fen Bilimleri Ensti- tüsü, Bahçe Bitkileri Anabilim Dal, Yüksek Lisans Tezi, Van.
Çöçen, 2017. Malatya Dut Genetik Kaynaklar Parselinde Bu- lunan Dut Genotiplerinin Fenolojik, Pomolojik ve Mor- folojik Karakterizasyonu. Erciyes Üniversitesi, Fen Bi- limleri Enstitüsü, Bahçe Bitkileri Anabilim Dal, Yüksek Lisans Tezi.
De Candolle, A. (1967). Origin of Cultivated Plants. New York and London.
Ercili, S. (2004). A short review of the fruit germplasm resources of Turkey. Genetic Resources and Crop Evolution. 51(4), 419-435.
Ercili, S., Orhan, E. (2007). Chemical composition of white (Morus alba), red (Morus rubra L.) and black (Morus nigra L.) mulberry fruits. Food Chemistry 103, 1380- 1384.
Erdem, S. (2015). Bulancak Karas Dutunun Baz Meyve Özel- liklerinin Belirlenmesi ve Çelikle Çoaltlmas Üzerine Bir Aratrma. Ordu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitü- sü, Bahçe Bitkileri Anabilim Dal, Yüksek Lisans Tezi.
Erdoan Ü. (2003). spir ve Pazaryolu lçelerinde Yetitirilen Dutlarn (Morus sp.) Seleksiyon Yoluyla Islah Üzerine Bir Aratrma. Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Ens- titüsü, Bahçe Bitkileri Anabilim Dal, Doktora Tezi, Er- zurum.
Erdoan Ü., Çakmakç R. (2006). Yukar Çoruh Vadisi’nde yetitirilen dutlarn baz fenolojik ve pomolojik özellikle- rinin belirlenmesi. II. Üzümsü Meyveler Sempozyumu, 14-16 Eylül, Tokat.
Erkaleli, Z. Ö. (2015). Uak li Ulubey lçesinde Yetien Kara- dutlarn (Morus nigra L.) Morfolojik, Fenolojik ve Po- molojik Özelliklerinin Belirlenmesi. Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bahçe Bitkileri Anabilim Dal, Yüksek Lisans Tezi, Aydn.
Gündodu, M., Ylmaz, H., Geçer, M. K., Kayakeser, U. (2012). Van Gölü Havzasndaki dut türlerinin farkl olgunluk dö- nemlerindeki (Morus nigra L., Morus alba L. ve Morus rubra L.) baz fizikokimyasal özelliklerinin belirlenmesi. IV. Ulusal Üzümsü Meyveler Sempozyumu, 3-5 Ekim, Antalya.
Güne, M., Çekiç, Ç. (2004). Tokat yöresinde yetitirilen farkl dut türlerinin fenolojik ve pomolojik özelliklerinin belirlenmesi. Ulusal Kivi ve Üzümsü Meyveler Sempozyu- mu, 23-25 Ekim, Ordu.
Güven S., Baaran M. (1979). Çanakkale yöresinde üretilen kara dut (Morus nigra L.) meyvesinin besin teknolojisi yönünden deerlendirilmesi. Tarmsal Aratrma Dergisi, 108-117.
slam, A., Kurt, H., Turan, A., iman, T. (2004). ebinkarahisar’da yetitirilen mahalli dut çeitlerinin pomolojik özellikleri. Ulusal Kivi ve Üzümsü Meyveler Sempozyu- mu, 23-25 Ekim, Ordu.
slam, A., Turan, A., iman, T., Kurt, H., Aygün, A. (2006). Giresun ebinkarahisar’da dut seleksiyonu. II. Üzümsü Meyveler Sempozyumu, 14-16 Eylül, Tokat.
Juan, C., Jianquan, K., Junni, T., Zijian, C., Ji, L. (2012). The profile in polyphenols and volatile compounds in alcoho- lic beverages from different cultivars of mulberry. Jour- nal of Food Science, 77, 430-436.
Kalkm, Ö. (2013). Determination of the pomological and morphological properties of white mulberry types growing i

Documents

Ziraat, Orman ve Su Ürünleri