Ekolojik Koridorların Belirlenmesi

Kaş-Kekova Bölgesi, Akdeniz ikliminin etkisi altında olduğu için özellikle maki çok iyi gelişmiştir. Maki vejetasyonunun yangın geçirdiği alanlarda da frigana vejetasyonu iyi durumdadır. Alandan tespit edilen orman ve halofitik vejetasyonun yayılış alanı ise sınırlıdır. Özellikle endemik bir meşe türü olan Quercus aucheri’nin belki de ülkemizdeki en güzel populasyonları alanda bulunmaktadır. Kaş-Kekova Özel Çevre Koruma Bölgesi içinde kızılçam (Pinus brutia) ormanı çok seyrek olarak görülmektedir. Seyrek olan kızılçam ormanları, Çevreli köyü doğusunda Zencirkurulacağı mevkii, Çamlıca Tepe ve Kekova Adası doğusunda bulunmaktadır. Maki vejetasyonunun bozulduğu ya da yangın geçirdiği Çevreli köyü kuzey ve kuzeybatı sırtlarında ise çalı formunda Genista acanthoclada çok güzel topluluklar oluşturmaktadır. Kale-Üçağız köyü Alan mevkiinde küçük bir alanda lokal olarak tuzlu halofitik vejetasyon gelişmiştir. Kaş-Kekova Bölgesi’nde dört farklı bitki birliği tespit edilmiştir (Çizelge 4.5).

Habitat deseni yoğunluğu, habitatların mekansal kümelenme derecesini yansıtır. Doğal peyzaj unsurlarını tanımlamak ve ekolojik ağların mekansal konfigürasyonunu analiz etmek için, çalışma alanını temsil eden ve tamamını kapsayan vektör veri kullanılmıştır. Mekansal analiz için bölge kapsamında sınırları biyoçeşitlilik verilerine dayalı sınıflamalarla ve uzaktan algılama teknikleriyle belirlenmiş, orman, maki, halofit ve frigana vejetasyonu veri tabanından seçilmiştir (Şekil 4.20. ve Çizelge 4.6).

Çizelge 4.5. Kaş-Kekova Bölgesi Bitki Toplulukları

BİTKİ TOPLULUĞU BİRLİK ADI

Orman Vejetasyonu Aetheorhizo Bulbosae-Pinetum Brutiae

Maki Vejetasyonu Quercus aucheri-Oleetum europaeae Frigana Vejetasyonu Alysso-Genistetum acanthocladae Halofit Vejetasyonu Salicornietum ramosissimae

107

Şekil 4.20.Kaş-Kekova Bölgesi alan kullamı.

Çizelge 4.6. Kaş-Kekova Bölgesi Arazi kullanım oranları.

Kullanım Alan (ha) Yüzde (%)

Orman 8.229,5 82,4 Zeytinlik 533,8 5,3 Frigana 343,6 3,4 Kayalık 404,4 4,0 Bataklık 2,0 0,0 Kumul 0,3 0,0 Tarım 317,6 3,2 Sera 120,7 1,2 Yerleşme 36,8 0,4 Mezarlık 0,6 0,0 Toplam 9.989 100

Mekansal analiz için ayrıca bölge kapsamında biyoçeşitlilik verilerine dayalı EUNIS habitat sınıfları ve habitat haritası sentez çalışmalarını yürütmek üzere veritabanı içerisinde diğer veriler ile bütünleştirilmiştir (Çizelge 4.7 ve Şekil 4.21).

108

Avrupa Birliği Doğa Bilgi Sistemi’nin baş harflerinden oluşan EUNIS (European Union Nature Information System), habitat alanı tanımlama sistemdir. Sınıflama alanı oldukça geniş olup Avrupa’nın tüm anakara ve denizlerini kapsar. Örneğin; kıyıya yakın adalar (Kıbrıs, İzlanda, Greenland hariç) ve Avrupa Birliğine üye devletlerin takımadaları (Kanarya Adaları, Madeira Adaları ve Azor Adaları), Türkiye ve Kafkasya’yı kapsayan Ural Dağları’nın olabildiğince doğusunda kalan Avrupa anakarası.

EUNIS habitat sınıflandırması veritabanı iki türlü bilgi içerir: − Habitat tiplerinin tanımları

− Habitatların, tanımlanmaları ve ayırt edilmelerinde kullanılan parametreler.

Kaş-Kekova Bölgesi’nin tamamı taranarak, EUNIS Habitat Sınıfları 2004 Revizyonu’na göre habitatları belirlemek amacıyla bölge, 2,5 km uzunluğunda ve genişliğinde karelere bölünerek numaralandırılmıştır. Alan 35 kareye bölünmüş ve çalışmalar her bir karede ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Bölgedeki habitatların sınıflandırılması amacıyla 2008 Ekim-2010 Haziran ayları arasında 8 kez arazi çalışması yapılmıştır. Arazi çalışmaları dışında güncel uydu görüntüleri de verimli bir şekilde kullanılmıştır.

2010 yılında, bölgedeki bitkiler için EUNIS kodu belirlenmiştir. Bölgede 14 farklı EUNIS habitat sınıfı tespit edilmiş olup F5.2-Makilik habitatı en yaygın habitattır. F7.3-Doğu Akdeniz Friganası, G5.6-Doğal ve Yarı Doğal Ağaçlandırma (Zeytinlikler), G3.7-Düşük Rakımlı Akdeniz Çam Ormanı (Pinus nigra hariç), B3.2-Deniz Kıyısı Vejetasyondan Yoksun Uçurum Kayalıklar ile A2.54-Deniz Kıyısı Tuzlu Bataklık diğer önemli habitatlardır. Arazi kullanım haritaları için, uydu görüntüleri üzerinden orman alanları, tarım arazileri, seralar, kayalık alanlar, yeleşmeler ve yollar 1/25.000 ölçekli topografik harita üzerine aktarılmıştır. Zeytinlikler, bataklık, kumul ve frigana alanları ise EUNIS habitat sınıflaması ve arazi çalışmaları ile tespit edilmiştir. Oluşturulan arazi kullanım haritası, arazi çalışmaları ile son haline getirilmiştir (Şekil 4.21 ve Çizelge 4.7).

109

Çizelge 4.7. Kaş-Kekova Bölgesi EUNIS habitat tipleri EUNIS

SINIFI HABİTAT TİPİ HABİTAT TANIMI

A Deniz habitatları A2.54: Deniz kıyısı tuzlu bataklık

B Kıyı habitatları

B1.2: Kıyı kumulu

B3.2: Deniz kıyısı vejetasyondan yoksun uçurum kayalıklar

B3.3: Vejetasyona sahip uçurum kayalıklar

F Fundalık, çalılık ve tundra habitatları

F5.2: Makilik

F7.3: Doğu Akdeniz Friganası

G

Ağaçlık ve orman habitatları ve ağaçlandırılmış alanlar

habitatları

G3.7: Düşük rakımlı Akdeniz çam ormanı (Pinus nigra hariç)

G4.E: Karışık Akdeniz çam ormanı ve herdem yeşil meşelikler

G5.6: Doğal ve yarıdoğal ağaçlandırma (Zeytinlikler)

H İç vejetasyonsuz veya seyrek

vejetasyonlu habitatlar H3.5: Çıplak kayalık, kireç taşlı alanlar

I

Düzenli olarak ya da yeni kültüre edilmiş tarım alanları, bahçeler ve domestik habitatlar

I1.2: Karışık ekin tarlası ve kültür alanları

J İnşa edilmiş, endüstriyel ve diğer habitatlar

J1.2: Köyler ve şehir çevresindeki konutlar J2.4: Tarımsal yapılar (Seralar)

J4.7: Mezarlık Alanları

Habitat yoğunluğu Çekirdek Yoğunluğu Tahmini Yöntemi (KDE-Kernel Density Estimation) kullanılarak hesaplanmıştır. Çekirdek yoğunluğu tahmini yöntemi sonuçları, doğal kırılma sınıflandırma yöntemi ile beş seviyeye ayrılmıştır. Yüksek yoğunluklu desenler çekirdek habitatlar olarak kabul edilmiştir. Orta-yüksek yoğunluklu desenler ise tampon habitatlar olarak kabul edilmiştir. Orta yoğunluklu desenler de ekolojik koridorlar olarak kabul edilmiştir. Orta-düşük yoğunluklu desenler ise basamak taşları olarak kabul edilmiş olup düşük yoğunluklu desenler izole alanlar olarak değerlendirilmiştir(Li ve ark., 2016) (Çizelge 4.8).

110

Çizelge 4.8. Çekirdek yoğunluğu tahmini yöntemi sonucunda desenlerin sınıflandırılması (Tezel, 2018)

Bütünleşik yoğunluk indeksi (Landscape Density Index, LDI), daha önce belirlediğimiz habitat sınıfları yoğunluğu haritasının üzerine yerleştirilerek hesaplanmış ve farklı ekolojik alanları bölmek için kullanılmıştır. Çekirdek alan, tampon bölge, koridor ve izole alan, ekolojik ağların mekansal konfigürasyonunu oluşturmuştur. IUCN kırmızı listesine göre tehdit altında olan türler için tampon analizi gerçekleştirilmiştir. Mekansal konfigürasyon ile elde edilen desen, topografya, yol yoğunluğu, yerleşim verilerinin üzerine yerleştirilerek analiz edilmiştir. Mekansal analizlerin sonuçlarına göre elde edilen tematik altlıklara dayanarak ekolojik ağların korunması ve planlanması için çeşitli öneriler yapılmıştır. Kaş-Kekova Bölgesi için yapılan Ekolojik Ağ Analizi Çerçevesi ve Planlama modeli Şekil 4.21’de gösterilmektedir.

ÇEKİRDEK YOĞUNLUĞU

TAHMİNİ DESENİ MEKANSAL YAPILANDIRMA

Yüksek Yoğunluklu Desen Çekirdek Habitat

Orta-Yüksek Yoğunluklu Desen Tampon Habitat Orta Yoğunluklu Desen Ekolojik Koridor

Orta-Düşük Yoğunluklu Desen Basamak Taşları Düşük Yoğunluklu Desen İzole Alan

111

112

Orman, maki, frigana ve halofit alanların yoğunluğu Çekirdek Yoğunluğu Tahmini - KDE yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. KDE yöntemi, her bir örnekleme noktasında i (x, y) esas alınmıştır. Her örnekleme noktasının yoğunluk katkısı, her bir grid hücre merkezinde, belirli bir yarıçap aralığında (genellikle bant genişliğine)eşit olan çekirdek fonksiyonları kullanılarak hesaplanmıştır. Arama yarıçapı aralığında, grid hücre merkezine daha yakın olan örnekleme noktaları daha yüksek bir yoğunluk katma değerine sahipti. Her noktadaki yoğunluk, tüm noktalar için bir kümülatif yoğunluk yüzeyi elde etmek için tüm çekirdek yüzeylerinin değerlerinin eklenmesiyle hesaplandı. Böylece, tüm çalışma alanını kaplayan yüzeyler oluşturmak için yoğunluklar sürekli bir şekilde kullanılmıştır. Çalışma alanındaki desenlerin raster verilerini hesaplamak için Çekirdek Yoğunluğu Tahmini-KDE fonksiyonu uygulandı.

Çekirdek Yoğunluğu Tahmini-KDE yönteminde, vektör verileri raster verisine dönüştürülmelidir. Çekirdek Yoğunluğu Tahmini-KDE hesaplamasının sonuçları ve hızı, raster boyutundan etkilenir. Vektör verileri ve raster verileri arasındaki alan farkı, ızgara boyutunu seçmek için kullanılan standarttır. 30 m × 30 m, 50 m × 50 m, 100 m × 100 m, 200 m × 200 m, 500 m × 500 m ve 1000 m × 1000 m) alan alan farkları analiz edildi ve 100 m × 100 m Çekirdek Yoğunluğu Tahmini-KDE gerçekleştirmek için seçildi çünkü en küçük alan farkı vardı.

Çekirdek Yoğunluğu Tahmini-KDE yönteminde, bant genişliği azaldıkça, her bir tahmin noktasının yoğunluğu eşit olmayan şekilde değişir. Bant genişliği arttıkça, mekansal nokta yoğunluğundaki değişiklik daha pürüzsüz hale gelir ve yoğunluk yapısı filtrelenir.

Doğal ara sınıflama yönteminde, veri dağıtımının istatistiksel özellikleri temel parametrelerdir. Varyansların özeti hesaplandı ve sapmaların minimum kareleri toplamını oluşturan belirli kesme noktaları gruplarını tanımlamak için veri setindeki farklı kesme noktaları yinelendi. Veri seti, verilerdeki kopma noktalarının analizi ve değerlerin toplanması ile sınıflandırılmıştır. Varyansların toplamını karşılaştırarak, farklı sınıflandırmaların rasyonalitesi belirlendi.