GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9105026252019 | Ekolojik Niş Modellemesi | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 8,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Dersin amacı; Ekolojik niş modelleme (ENM) veya tür dağılış modelleme yöntemleri ile ilgili temel yaklaşımların kavranması, uygulama süreçleri ile ilgili veri oluşturma, analize etme, değerlendirme ve karar verme süreçleri bilgi sahibi olunmasıdır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof.Dr. Kerim Çiçek
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Ekolojik niş modellemelerinde uygulanabilecek temel yöntemleri öğrenebilme |
| 2 | ENM ile ilgili veri analizi ve değerlendirme yöntemlerini kavrayabilme |
| 3 | ENM ile ilgili veri analizi ve değerlendirme süreçlerini birbiri ile ilişkilendirebilme |
| 4 | Öğrenilen analiz ve yöntemlerin farklı canlı grupları üzerinde uygulayabilme |
| 5 | Öğrenilen bilgilerle temel analizleri uygulayabilme ve bir tür dağılış tahmini çalışması tasarlayabilme |
| 6 | ENM ile ilgili yapılabilecek çalışmalar ile ilgili veri tabanını araştırabilme, elde ettiği bilgileri sözlü ya da yazılı aktarabilme |
| 7 | ENM ile ilgili öğrenilen araştırma yöntemleri arasındaki bağlantının sorgulanmasını sağlayabilme |
| 8 | ENM ile ilgili öğrenilen teknik ve bilgilerin doğal ekosistem ve süreçlere uyarlayabilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Ekolojik Niş Modellemesi dersi kapsamında: • Ekolojik Niş Modellemenin tarihçesi ve teorisi, • ENM’de kullanılacak biyolojik ve çevresel veri hazırlanması, • kullanılan yöntem ve programların tanıtımı ve kullanımı, • modelin kalibrasyonu ve değerlendirmesi, • ENM’nin kullanım alanları, • ENM’ile bir çalışma planlanması hakkında bilgiler verilecektir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Uygulama | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Giriş: temel kavramlar, ekolojik niş modellemenin tarihçesi ve teorisi | Gerekli bilgisayar programlarının (Rstudio, DivaGIS, Maxent, BIOMOD2, Dismo, Wallace vs.) kurulması tanıtımı | ||
| 2 | Niş kavramı ve tanımları, coğrafik dağılışlar | R hakkında temel bilgiler, Maxent tanıtımı | ||
| 3 | ENM’de kullanılacak varlık veya varlık/yokluk verisi nasıl olmalı: varlık verisi tipleri, modelleme için uygunlukları | Veri oluşturulması | ||
| 4 | ENM’de kullanılacak çevresel veri nasıl olmalı: tür-çevre ilişkileri, kullanılacak veri tipleri, avantaj ve dezavantajları | Çalışma alanının belirlenmesi | ||
| 5 | ENM algoritmaları: GLM, GBM, GAM, CTA, ANN, SRE, FDA, MARS, RF, BIOCLIM, MAXENT | Kullanılacak çevresel verinin seçimi | ||
| 6 | MAXENT: model kalibrasyonu | Model kalibrasyon uygulamaları | ||
| 7 | MAXENT: model kompleksliği ve aşırı uygunluğu | Model kompleksliği ve aşırı uygunluğunun belirlenmesi | ||
| 8 | Arasınav | |||
| 9 | Model değerlendirmesi: ölçüm yöntemleri | Model değerlendirme süreçleri 1 | ||
| 10 | Model değerlendirmesi: çapraz doğrulama | Model değerlendirme süreçleri 2 | ||
| 11 | Farklı zaman veya bölge projeksiyonları | Farklı zaman veya bölgeler için projeksiyonlar oluşturulması | ||
| 12 | ENM ile biyolojik çeşitlilik, koruma planlaması ve iklim değişikliği uygulamaları | Vaka Çalışmaları: öğrenci sunumları | ||
| 13 | ENM ile istilacı türler, hastalık yaygınlığı vs. uygulamaları | Vaka Çalışmaları: öğrenci sunumları | ||
| 14 | Niş ile evrimsel süreç bağlantısı | Vaka Çalışmaları: öğrenci sunumları | ||
| 15 | Ödev ve Sunumların Rapor edilmesi | Vaka Çalışmaları: öğrenci sunumları | ||
| 16 | Final sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Anderson, R. P. (2012). Harnessing the world's biodiversity data: promise and peril in ecological niche modeling of species distributions. Annals of the New York Academy of Sciences. 1260: 66-80. Di Cola, V., Broennimann, O., Petitpierre, B., Breiner, F. T., D'amen, M., Randin, C., ... & Pellissier, L. (2017). ecospat: an R package to support spatial analyses and modeling of species niches and distributions. Ecography, 40(6), 774-787. Elith J. & Leathwick J.R. (2009). Species distribution models: ecological explanation and prediction across space and time. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 40: 677-697. Elith J., Graham C.H., Anderson R.P., Dudík M., Ferrier S., Guisan A., Hijmans R.J., Huettmann F., Leathwick J.R., Leahmann A., Li J., Lohmann L.G., Loiselle B.A., Manion G., Moritz C., Nakamura M., Nakazawa Y., Overton J.M., Peterson A.T., Phillips S.J., Richardson K.S., Scachetti-Pereira R., Schapire R.E., Soberón J., Williams S., Wisz M.S., Zimmermann N.E. 2006. Novel methods improve prediction of species' distributions from occurrence data. Ecography. 29: 129-151. Elith, J., Phillips, S.J., Hastie, T., Dudík, M., Chee, Y.E., & Yates, C.J. (2011). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions. 17: 43-57. Ficetola G.F., Thuiller W. & Miaud C. (2007) Prediction and validation of the potential global distribution of a problematic alien invasive species ― the American bullfrog. Diversity and Distributions. 13: 476-485. Franklin J. (2010a). Mapping species distributions: spatial inference and prediction. Cambridge: Cambridge University Press. Franklin J. (2010b) Moving beyond static species distribution models in support of conservation biogeography. Diversity and Distributions. 16: 321-330. Guisan A. & Thuiller W. (2005). Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecology Letters. 8: 993-1009. Hernandez, P.A., Graham, C. H., Master, L.L., & Albert, D.L. (2006). The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modeling methods. Ecography. 29: 773-785. Kass JM, Vilela B, Aiello‐Lammens ME, Muscarella R, Merow C, Anderson RP. (2018). Wallace: A flexible platform for reproducible modeling of species niches and distributions built for community expansion. Methods in Ecology and Evolution. 9:1151–1156. Kearney M.R., Wintle B.A. & Porter W.P. (2010) Correlative and mechanistic models of species distribution provide congruent forecasts under climate change. Conservation Letters. 3: 203-213. Merow C., Smith M.J., Silander J.A. (2013). A practical guide to MaxEnt for modeling species' distributions: What it does, and why inputs and settings matter. Ecography. 36: 1058-1069. Muscarella, R., Galante, P. J., Soley-Guardia, M., Boria, R. A., Kass, J. M., Uriarte, M., & Anderson, R. P. (2014). ENMeval: An R package for conducting spatially independent evaluations and estimating optimal model complexity for Maxent ecological niche models. Methods in Ecology and Evolution. 5: 1198-1205. Peterson A.T., Soberón J., Pearson R.G., Anderson R.P., Martinez-Meyer E., Nakamura M., Araújo M.B. (2011). Ecological niches and geographic distributions. Princeton, New Jersey: Monographs in Population Biology, 49. Princeton University Press. Phillips, S.J., & Dudík, M. (2008). Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation. Ecography. 31: 161-175. Phillips, S.J., Anderson, R.P. & Schapire, R.E. (2006) Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling. 190: 231-259. Phillips, S.P. (2017). A Brief Tutorial on Maxent. Available from url: http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/. Accessed on 2019-2-19. Radosavljevic A., Anderson R.P. (2014). Making better Maxent models of species distributions: complexity, overfitting and evaluation. Journal of Biogeography. 41: 629-643. Warren, D. L., & Seifert, S. N. (2011). Ecological niche modeling in Maxent : the importance of model complexity and the performance of model selection criteria. Ecological Applications. 21: 335-342.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 90 |
| Laboratuvar Sınavı | 1 | 10 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 4 | 56 |
| Proje Hazırlama | 3 | 5 | 15 |
| Proje Sunma | 3 | 3 | 9 |
| Makale Kritik Etme | 5 | 18 | 90 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Okuma | 4 | 5 | 20 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 250 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 5 | |||||
| ÖÇ 2 | 4 | ||||||
| ÖÇ 3 | |||||||
| ÖÇ 4 | 4 | ||||||
| ÖÇ 5 | 4 | ||||||
| ÖÇ 6 | 5 | ||||||
| ÖÇ 7 | 4 | ||||||
| ÖÇ 8 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek