Vegetation phenology and its interactions with climate change – a study on Turkey and its region
Türkiye ve bölgesinde iklim değişikliği ve vejetasyon fenolojisi ilişkisi: Uydu verilerine dayalı bir yaklaşım
- Tez No: 901257
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN NÜZHET DALFES
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Botanik, Botany
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Avrasya Yerbilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yer Sistem Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Hem doğa hem insan üzerinde etkilerini hızla arttırmaya devam eden iklim değişikliği karşısında, ekoloji bilimin üzerine en çok yoğunlaştığı ve en önemli sorularından biri, 'Doğal ekosistemler iklim değişikliği ve iklim değişikliği kaynaklı etkilere nasıl cevap verecek?'tir. İklim değişikliğinin doğal ekosistemler üzerindeki olası etki ve tehditleri konusundaki literatür oldukça zenginken, bu tehditlere doğal ekosistemlerin, önce ve şu anda nasıl tepki verdikleri, verecekleri ya da aslında tepki verip vermedikleri konusundaki çalışmalar ise nispeten azdır. İlk baştaki soruya cevap verebilmek için, öncelikle doğal ekosistemlerin daha önceki değişikliklere nasıl tepki verdiği ya da verip vermediğini anlayıp daha sonra gelecek için iklim değişikliğine ne tarz bir mekanizma ile cevap verebilecekleri konusunda tutarlı tahminlerde bulunmak gerekir. Bütün dünyadan çalışmalar, pek çok farklı taxanın iklim değişikliğine karşı verdikleri cevapları rapor etmiştir. Rapor edilen bu cevaplar farklı türler, komüniteler ve/veya ekosistemler için fenofaz zamanlamalarındaki kaymalar, genetik değişiklikler, dağılım alanında ve komünite kompozisyonundaki değişimler, gibi mekanizmalarla ifade edilebilir. Bunlar arasında fenofaz zamanlamalarındaki kaymalar, en sık rapor edilendir. Belçikalı botanikçi Charles François Antoine Morren tarafından konulan adıyla fenoloji, bitki ve hayvanların yaşam döngülerinde tekrar eden aşamaların yada bir diğer deyişle 'fenofaz'ların (örneğin ilk yaprak açma, kuluçkaya yatma, ilk çiçek açma, sonbahar renklenmesi gibi) zamanlamasını, bu zamanlamaya etki eden biyotik ve abiyotik faktörleri ve bu fenofazların hem aynı tür için hem de türler arası olarak birbirine nasıl etki ettiğini inceleyen bir bilim dalıdır. Bitki fenolojisi iklim tarafından güçlü bir şekilde kontrol edilir ve aynı zamanda, albedo, yüzey pürüzlülüğü, su, karbondioksit ve diğer önemli biyofiziksel döngüler gibi etmen ve süreçlerle de iklim üzerinde değişiklikler yaratabilen etkilere sahiptir. Ayrıca, tek bir türün fenolojisindeki değişimler bile içinde yaşadığı ve bir parçası olduğu ekosistem üzerinde, kendisiyle bağlantılı biyotik ve abiyotik pek çok elemanı etkileyerek çok büyük değişimlere sebep olabilir ve sonuç olarak ekosistem işleyişi ve süreçlerini etkileyebilir. Fenolojik modelleme iklim değişikliğinin etkileri ve doğal sistemlerin olası cevaplarını tahmin etme, fenolojik kaymaların ardındaki faktörleri araştırma, koruma ve amenajman planlamaları açısından oldukça önemlidir. Geleneksel anlamda fenoloji gözlemleri tek bir bitki yada küçük bitki grupları için yapılır ve uzmanlar yada yurttaş bilimciler tarafından kayıtlar tutulur. Bugün dünyada gözlemsel fenoloji verisi toplayan pek çok ulusal ve bölgesel fenoloji ağı bulunmaktadır. Gözlemledikleri fenofazlar ve bunların açıklamaları, takip ettikleri protokoller ile belirlenmiştir. Bu gözlemler, çok kıymetli olan tutarlı, uzun süreli ve kritik fenofaz saptanması konusunda hassas veri setleri sunar. Ancak iklim değişikliğinin bitki fenolojisi üzerindeki etkisini anlayabilmek ve büyük, genel örüntüleri anlayabilmek için ekosistemden globale kadar değişen daha büyük ölçeklerde uzun süreli, kesintisiz veriye ihtiyaç vardır. Çünkü bitkilerin bireysel tepkileri bu büyük ve birleşik örüntüleri temsil etmez. Ayrıca gözlemsel verilerin pek çok dezavantajı da tespit edilmiştir. Bunlar arasında ülkeler, bölgeler, enlemler ve ekosistemler arasındaki dağılışlarının oldukça eşitsiz olması, olası gözlemci hataları nedeniyle objektif olmamaları gibi. Yukarıda bahsi geçen birçok dezavantajı bertaraf edebildiği için, uydu ile uzaktan algılama (burada kısaca UUA) fenoloji çalışmaları büyük bir hız ve yoğunluk kazandırmıştır. UUA, araştırmacılara uzun süreli, kesintisiz, lokalden globale değişen ölçeklerde, objektif toplanmış veri sunmaktadır. Bu avantajlarla, artık gözlem verisi olmaksızın bile araştırmacılar bitki örtülerinin iklim değişikliğine karşı cevap örüntülerini ve fenolojik parametrelerindeki, örneğin sezon başlangıcı (burada SEB) parametresi gibi, uzun süreli eğilimleri analiz edebilmektedir. Geleneksel fenolojiden ayrılması açısından, UUA ölçümlerinden elde edilen fenolojik parametrelere artık 'Yer yüzeyi fenolojisi' (Burada YYF) denmeye başlanmıştır. YYF, fenoloji takibi için, gözlem verisinin olmadığı lokasyonlarda iyi bir alternatif takip yöntemi olmuştur. Asya ve Avrupa arasındaki konumu, çeşitlilik gösteren topografik yapısı, kendisini çevreleyen üç denizin etkisi, birçok farklı iklim özelliğinin görülmesi, sınırları içerisinde kesişen 3 coğrafi bitki bölgesi gibi etmenler sayesinde Türkiye muazzam bir biyoçeşitliliğe sahiptir. Ancak, aynı zamanda iklim değişikliği etkilerine karşı en savunmasız durumda olan bölgelerden birinde yer alması ve yapılan çalışmaların Türkiye'de sıcaklık artışlarına ve yağışta değişimlere yol açacağını rapor etmesi bu büyük zenginliğin altında kalacağı tehlikenin de büyük olduğunu göstermektedir. Tutarlı, acil koruma, hafifletme ve amenajman planları bir zorunluluktur ve bu planları yapabilmek için, öncelikle Türkiye'deki doğal bitki örtülerinin iklim değişikliğine tepki verip vermedikleri ve veriyorlarsa ne gibi bir mekanizma ile bu tepkiyi verdikleri konusunda derin bir anlayışa ihtiyaç vardır. Ancak Türkiye daha önce bahsi geçen, doğal vejetasyon için gözlem kayıtları yada gözlem verisi üreten bir fenoloji ağı olmayan lokasyonlardan biridir. Bununla birlikte fenolojik gözlem ve takip, YYF çalışmaları da dahil, neredeyse tamamen insan etkisi/bakımı altındaki bitkiler (örneğin tarımsal değeri olan buğday, kiraz, üzüm, zeytin gibi) için gerçekleştirilmektedir. Literatür taraması sırasında, daha önce Türkiye'nin doğal bitki örtülerinin uzun süreli fenolojik parametre eğilimlerindeki değişimleri, ülke ölçeğinde, günlük uydu verisi ve fenolojik parametre çıkartarak çalışmış başka bir çalışmaya rastlamadım. Bu açıdan bu çalışma Türkiye için bir ilk olmakla beraber dünya çapında da az sayıda yapılan günlük veri ile uzun süreli eğilim çalışmaları arasında olacaktır. Literatürümüzdeki bu eksikliği gidermek ve ileride Türkiye ve çevresindeki doğal bitki örtüleri için yapılacak çalışmalar için yöntemsel bir temel oluşturabilmek adına, bu tezde, 2 yaprak döken (Fagus orientalis için Fagus ve farklı yaprak döken Quercus türlerinden oluşan Quercus; Quercus robur, Quercus cerris, Quercus frainetto, Quercus pubescens) ve 3 herdem yeşil iğne yapraklı (Pinus brutia, Pinus nigra and Pinus sylvestris) tür/bitki örtüsünün 2002-2020 yılları arasında gösterdiği uzun süreli eğilimleri UUA yöntemleri ile çalıştım ve bu eğilimlerin, sıcaklıktan türetilen parametrelerle olan ilişkisini analiz ettim. Ayrıca Fagus ve Quercus'un Türkiye'deki bahar fenolojilerini karakterize ettim ve bu bahar fenolojileri üzerine enlem ve yüksekliğin etkilerini de inceledim. Fenolojik parametreler zamansal açıdan çok hassas olduğundan, dünyadaki YYF çalışmalarının büyük çoğunluğunun aksine, günlük bir MODIS ürünü olan MODIS/Terra Surface Reflectance Daily L2G Global 1 km and 500 m SIN Grid v006" (MOD09GA) veri koleksiyonunu kullandım ve bu veriden gelen kırmızı ve yakın kızılötesi bant ölçüm değerlerini kullanarak Türkiye sınırları içinde kalan bütün MODIS pikselleri için Normalize Fark Bitki İndisi (NDVI) indisini hesapladım. Piksel heterojenliğini minimum seviyede tutabilmek için, orman amenajman planları ile, seçtiğim ağaçların sadece saf meşcerelerini filtreledim ve en iyi kalite piksellerle çalışabilmek için zamansal (%20) ve mekansal (%80) kapsam filtreleri de uyguladım. Bu çalışma, SEB parametresine odaklı olduğundan çalışma iskeleti SEB parametresi için dizayn edildi ancak, bütüncül ve anlaşılabilir bir sezon anlayışı verebilmek adına sezon sonu (SES) ve sezon uzunluğu (Burada SEU) parametreleri de çıkarıldı ve hesaplandı. SES parametresi, yakalanması SEB'a göre daha zor olduğundan ve elimde SES ile ilgili tahminleri az da olsa doğrulayabilecek gözlem verisi olmadığından odak parametre olarak bu çalışmada yer almamaktadır. Buna rağmen, hem SES'nun hem de SEU'nun çalışma süresi boyuncaki eğilim değişikliği analizleri yapılmıştır. Herdem yeşil iğne yapraklı türler NDVI tarafından yakalanabilecek bir yeşillenme varyasyonu göstermediklerinden parametre çıkartma ve eğilim analizi adımlarına dahil edilmediler. İki yaprak döken orman için ise, ilk önce SEB metriği çıkartılarak, bütün piksellerin SEB için gösterdikleri eğilimlerin anlamlılığı analiz edilmiştir. Bundan sonraki analizler, bu aşamada pozitif veya negatif anlamlı eğilim gösteren pikseller üzerinde (Fagus için 547 MODIS pikseli ve Quercus için 840 MODIS pikseli) yapılmıştır. Bu pikseller için SES parametresi çıkartılmış ve SEU, SES ve SEB arasındaki fark olarak hesaplanmıştır. Sıcaklık ılıman kuşaktaki yaprak döken ormanları için ana etken olarak kabul edildiğinden, iklim değişikliği ve SEB parametresi eğilimi arasındaki ilişkiyi incelemek üzere sıcaklıktan türetilmiş değişkenler kullanıldı. Bu değişkenler; soğuklama süresi (Burada SOS), büyüme derece günleri (Burada BDG), minimum, maksimum ve ortalama sıcaklık olarak seçildi. Değişkenler, tüm çalışma süresi için (2002-2020) iklim verilerinden hesaplandı. Tüm değişkenler için A, O, Ş, M, N sırasıyla Aralık, Ocak, Şubat, Mart ve Nisan aylarını temsil etmek üzere değişik zaman aralıkları (Örneğin ŞMN) hesaplandı ve BDG ve SOS için değişik bazal sıcaklık ve eşik sıcaklık değerleri de kullanıldı. Bu farklı zaman aralığı/eşik/bazal sıcaklıkdeğişken kombinasyonları daha sonra çalışma süresi boyunca istatistiksel olarak anlamlı bir değişim gösterip göstermediklerinin anlaşılması için analiz edildi. 19 yıl içinde anlamlı bir değişim göstermeyen değişken/kombinasyonlar ileriki analizlere dahil edilmedi. Çalışmamın sonuçlarına göre, hem Fagus hem de Quercus için, YYF literatürü ile uyumlu olarak erken başlayan ve uzayan bir sezon örüntüsü bulundu. Fagus için, 19 yıl içinde SEB 0.8 gün yıl-1 öne gelirken SEU'nun 1.07 gün yıl-1 arttığı görüldü. Quercus için ise SEB ilerlemesi 0.74 gün yıl-1 olarak bulundu, SEU artışı ise 0.84 gün yıl-1 olarak tespit edildi. Fagus için çok yıllık (2002-2020) ortalama SEB ve SES sırasıyla yılın günü (Burada YG) 121.1 ve 300.30 iken, ortalama SEU uzunluğu 179 gün olarak bulundu. Quercus için ise çok yıllık ortalama SEB ve SES sırasıyla YG 122.3 ve YG 289.5 olarak bulunurken, ortalama SEU 167.2 gün olarak tespit edildi. Fagus için ortalama SEB parametresi eğilimi ile en yüksek korelasyonu gösteren değişken/kombinasyon 7.2°C eşik sıcaklığı ile Şubat-Mart SOS olurken, Quercus için bu değişken Mart-Nisan maximum sıcaklığı oldu.
Özet (Çeviri)
In the face of climate change, one of the most crucial questions in ecology is 'How will the ecosystems respond to the impacts of climate change?'. The literature on the topic of how climate change is and will be affecting natural ecosystems is quite rich, however, it is not quite the same way around for the literature on how the natural ecosystems will react to these threats or if they will react at all. To be able to answer the initial question and prepare accordingly, first we need to understand how these natural ecosystems or vegetation cover responded to these changes before and then make healthy predictions on what will be their mechanisms to deal with the impacts of climate change in the future. Results from many studies globally already reported on the observed responses from different taxa and ecosystems to climate change. These responses can be expressed as the shifts in phenological phase timings, range and/or distribution shifts, changes in population dynamics, altered composition of communities or changes in genetic traits. Among these phenological phase timings are the most commonly reported ones. Phenology, a term coined by Belgian botanist Charles François Antoine Morren, studies the timing of periodic events in organisms' life cycles both plants (such as first leaf budding, or first leaf fall and animals (such as egg laying), investigates which factors drive these timings and in which ways they affect them and in which ways these periodic events or 'phenophases' are related to each other, how they affect each other for the same species and between different species. Plant phenology is strongly affected by climate but also capable of affecting it through, e.g., carbon sequestration, surface roughness, albedo, water, and other important biophysical cycles. Moreover, changes in phenology, even for individual species can have massive chain effects on the ecosystems, affecting many connected biotic and abiotic elements and consequently lead to changes in ecosystem functioning and processes. Phenology modeling has an important role in predicting the effects of climate change and ecosystem responses to these impacts and investigating the factors behind phenological shifts as well as in conservation and management planning. Plant phenology also became a prominent part of regional or global ecosystems simulation models and coupled biosphere/atmosphere general circulation models. As the important roles and connections of phenology to climate have been better understood, more attention and effort have started to be put into phenology studies. Phenology is traditionally tracked by field observations on individual or small groups of plants. Today it is mostly carried out by phenology networks such as USA-NPN and Observatoire des Saisons. Phenophases to be observed (such as first leaf or budburst, first leaf fall or autumnal coloring) and their descriptions are defined through the chosen protocols by individual networks. These observations produce very valuable, accurate and long-term datasets which are capable of catching critical phenophases. However, to understand the impacts of climate change on vegetation phenology and to be able to see the generalized response patterns from different vegetation covers, long-term, continuous data from broad scale areas, from ecosystem scale to hemispheric or global domains, is needed as the individual responses of plants may not represent the response of the entire ecosystem it occurs in. Moreover, observational phenology data has serious drawbacks such as not being evenly distributed around the world (e.g., some countries do not have this sort of observation records of their natural vegetation types and most available phenological records are on certain types of vegetation such as deciduous forests but rarely on ecosystems such as deserts), observations made by following different protocols, potential mistakes in records due to the observer-related errors, etc. After satellite remote sensing (SRS) entered ecological research, phenology studies gained an indisputable speed and volume as it overcomes many of the disadvantages mentioned above. SRS data provides data from local to near-global scales, datasets are continuous, long-term, and objective by the nature of the sensor measurements. With these advantages, researchers now can observe large-scale vegetation response patterns to climate change and study the long-term trends in phenological parameters such as the start of season (SOS). Phenology, measured by the SRS tools, is now named 'Land surface phenology' to emphasize the difference between them and the phenological records obtained by traditional phenology. LSP constitutes a very valuable tool to monitor phenology in the absence of observational data. Due to its location between Asia and Europe, diverse topography, the effect of the three bounding seas, three phytogeographical regions intersecting within its borders, Turkey has an enormous biodiversity richness. Turkey resides in the easternmost Mediterranean Basin which was defined as one of the most vulnerable areas to climate change impacts. Results from many studies and projections show that Turkey will be experiencing increasing temperatures and alterations in precipitation. To make accurate management, mitigation, and conservation planning for the aforementioned biodiversity richness, to have a deep understanding of if and how the natural vegetation covers of Turkey responded to climate change impacts is a must. However, Turkey is one of the mentioned countries which does not have phenological observations data for its natural vegetation covers. Phenological observations, as well as LSP studies, are made almost exclusively on plants under human care such as agricultural plants. To my knowledge there is no LSP studies, which focuses on Turkey's natural vegetation covers, investigating the long-term trend shifts in season metrics such as the start of season (SOS) at the country-scale with a clear metric extraction. To address this gap and to provide a baseline for methodology for future studies in Turkey and its region, in this thesis, I investigated the long-term (2002-2020) phenological parameter trends of two deciduous (Fagus orientalis and Quercus; Quercus robur, Quercus cerris, Quercus frainetto, Quercus pubescens) and three evergreen needleleaf species (Pinus brutia, Pinus nigra and Pinus sylvestris) by means of SRS methods and assessed their relationship with the temperature-derived parameters. I characterized the spring phenology for Fagus and Quercus in Turkey and evaluated the effect of altitude and latitude on their phenologies. As phenological parameters are very time sensitive, unlike the majority of LSP studies worldwide which utilize composite datasets, I used a daily MODIS product, 'MODIS/Terra Surface Reflectance Daily L2G Global 1 km and 500 m SIN Grid v006" (MOD09GA)' and calculated the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with red and NIR band measurements for all pixels within the borders of Turkey. To keep the pixel heterogeneity minimum, I used a forest management plan to filter only the pure stands for the species I worked with and applied a vigorous temporal and spatial coverage filtering to work with pixels of the best quality for this work. This study is designed around and focuses on the parameter SOS, as the end of season (EOS) is very problematic and hard to correctly detect, and I did not have grounding observational data to be sure of my interpretations on EOS. However, to provide a full understanding on the season dynamics EOS and the length of season (LOS) parameters were also extracted and calculated and their trends over the 19-year study period was also analyzed. The evergreen species did not show phenological phase changes measurable by NDVI so they were not included in further steps of the study. I extracted the SOS parameter first, for the two deciduous species, analyzed their SOS trends over the study period and then extracted the EOS metric only for the pixels which showed a significant SOS trend (547 MODIS pixels for Fagus and 840 MODIS pixels for Quercus). LOS was calculated as the difference between SOS and EOS. Then trends in these parameters over the study period were also investigated. As temperature is considered the main driver of phenology for the temperate zone deciduous forests, I used temperature-derived variables to assess the relationship between the climate change and SOS trends of studied vegetation types. To achieve that, I calculated chilling hours (CHs), growing degree days (GDDs), mean, maximum and minimum temperature variables for different time intervals (such as FebruaryMarch or April) and with different thresholds (for CHs) and different base temperatures (for GDDs). These variable-interval-threshold/base temperature combinations were then evaluated for statistically significant changes over the study period. Variables/combinations which did not show a significant change in 19 years were not included in further analysis. According to the estimations, both Fagus and Quercus showed an earlier SOS and prolonging LOS pattern in concert with the reports from the literature. SOS was exhibiting an advancing trend over the study period by 0.8 days per year and LOS was getting longer by 1.07 days for Fagus. Similarly, for Quercus an advancing SOS pattern by 0.74 days per year and a prolonging LOS by 0.84 days per year. For Fagus, the multi-annual (2002-2020) mean SOS and EOS were found as day of year (DOY) 121.1 and 300.30 respectively and the mean LOS was 179.09 days long. For Quercus, the multi-annual (2002-2020) mean SOS and EOS were found as DOY 122.3 and 289.5 respectively and the mean LOS was 167.2 days long. The highest correlations between the SOS and temperature-derived variables were found to be February-March CH with 7.2°C threshold value for Fagus and March-April maximum temperature for Quercus.
Benzer Tezler
- Çukurova bölgesinde iki değişik pamuk çeşidinde pamuk bitkisi yaşam çizelgesi oluşturarak bitki gelişmesi-zararlı verim ilişkilerinin saptanması üzerinde bir araştırma
Studies on cotton plant phenelogy-pests yield interactions by constructing life tables for two cotton cultivars in Çukurova region
YÜCE PALA
- Land cover change assessment in the belek forestland with multidate satellite imagery using change vector analysis technique
Çok zamanlı uydu görüntüleri ile belek ormanlık alanlarındaki arazi örtüsü değişiminin vektör değişim analizi yöntemi ile değerlendirilmesi
AYDA FITRIYE AKKARTAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiUydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Investigating olive trees by monitoring phenological stages using multi-modal satellite sensor data
Çok-modlu uydu sensör verileri kullanılarak fenolojik aşamalarının izlenmesiyle zeytin ağaçlarının araştırılması
HAYDAR MUHAMMED AKÇAY
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Unifying remote sensing and web GIS infrastructure design and implementation of weighted overlay analysis on vegetation indices
Uzaktan algılama ve web CBS altyapı tasarımının birleştirilmesi ve bitki örtüsü üzerinde çok katmanlı ağırlıklı çakıştırma analizinin uygulanması
BARKIN KOCAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR
- Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions
Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi
AYDA FITRIYE AKTAŞ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
