Türkiye’de Kuş Gözlemlerinin Konumsal – Zamansal Desenlerinin Mekânsal İstatistik Yöntemleriyle İncelenmesi

Creative Commons License

AKYÜREK Ö.

Türk Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi, cilt.7, sa.2, ss.348-364, 2026 (TRDizin)

Özet

Biyoçeşitliliğin izlenmesi ve ekosistem dinamiklerinin anlaşılması açısından tür gözlemlerinin konumsal ve zamansal dağılımının incelenmesi büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda vatandaş bilimi projeleri kapsamında toplanan geniş ölçekli veri setleri, tür dağılımı analizleri için önemli bir veri kaynağı haline gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye sınırları içerisinde 1900–2024 yılları arasında gerçekleştirilen kuş gözlemlerinin konumsal ve zamansal dağılımı analiz edilmiştir. Araştırmada, Cornell Ornitoloji Laboratuvarı tarafından geliştirilen eBird veri tabanından elde edilen toplam 3.316.876 kuş gözlem noktası kullanılmıştır. Konumsal kümelenme eğilimlerinin belirlenmesi amacıyla Getis–Ord Gi* sıcak nokta analizi uygulanmış, gözlemlerin zaman içindeki değişimini ortaya koymak için ise Space-Time Pattern Mining kapsamında Emerging Hot Spot Analizi kullanılmıştır. Sonuçlar, kuş gözlem aktivitelerinin Türkiye genelinde rastlantısal dağılmadığını, örnekleme eforunun ve gözlemci yönelimlerinin etkisiyle özellikle Marmara Bölgesi ile Kuzeybatı Anadolu’da güçlü sıcak nokta kümelenmeleri oluştuğunu göstermektedir. Buna karşılık Doğu Anadolu ve Orta Anadolu’nun doğu kesimleri çoğunlukla soğuk nokta alanları olarak belirlenmiştir. Ayrıca sıcak noktaların büyük ölçüde sulak alan ekosistemleri ile örtüştüğü görülmektedir. Bulgular, vatandaş bilimi verilerinin konumsal istatistik yöntemleri ile birlikte kullanıldığında biyoçeşitlilik desenlerinin belirlenmesinde önemli bir potansiyel sunduğunu göstermektedir.
Investigating the spatial and temporal distribution of species observations is of paramount importance for monitoring biodiversity and understanding ecosystem dynamics. In recent years, large-scale datasets collected through citizen science projects have become a significant data source for species distribution analyses. This study analyzes the spatial and temporal distribution of bird observations conducted within the borders of Turkey between 1900 and 2024. A total of 3,316,876 bird observation points obtained from the eBird database, developed by the Cornell Lab of Ornithology, were utilized in the research. The Getis–Ord Gi* hot spot analysis was applied to determine spatial clustering trends, and Emerging Hot Spot Analysis within the scope of Space-Time Pattern Mining was used to reveal the temporal changes of the observations. The results indicate that bird watching activities are not randomly distributed across Turkey; instead, due to the influence of sampling effort and observer preferences, strong hot spot clusters are formed particularly in the Marmara Region and Northwestern Anatolia. Conversely, Eastern Anatolia and the eastern parts of Central Anatolia were mostly identified as cold spot areas. Furthermore, it is observed that the hot spots largely overlap with wetland ecosystems. The findings demonstrate that citizen science data, when combined with spatial statistical methods, offers significant potential for determining biodiversity patterns.