Geri Dön

Statistical prediction of the extinction time of extinct mammalian species in Anatolia

Anadolu'da nesli tükenmiş memeli türlerinin yok olma zamanlarının istatistik tahmini

  1. Tez No: 791008
  2. Yazar: ELÇİN EKŞİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Arkeometri, İstatistik, Biyoloji, Archaeometry, Statistics, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Güven aralığı, Memeli hayvanlar, Nesli tükenen türler, Sönme, Yabani hayvanlar, Confidence interval, Exhausted species, Extinction, Wild animals
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Arkeometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Türlerin ortaya çıkışı ve yok oluşu, evrim sürecinin temel unsurlarıdır ve canlılık tarihini şekillendiren dinamik güçlerdir. Bu süreçler hem paleontoloji hem de ekoloji alanında farklı motivasyonlarla incelenir. Kimi durumlarda incelenen türlere ait yeterli populasyon verisinin elde edilmesi mümkün değildir. Örneğin yok olmuş bir türün fosilleri ya da yok olmak üzere olan ve nadir rastlanan bir türe ait veriler kısıtlı analiz imkanı sunar. Böyle durumlarda bu canlıların doğada ya da stratigrafik kesitlerde tespit edildiği sıralı zaman noktası verileri istatistiksel olarak incelenerek canlının yok olma tarihine dair kestirimde bulunmak mümkündür. Bu çalışmada on bin yıl öncesinden günümüze kadar Anadolu'da yaşamış ve yok olmuş yabani memeli hayvan türleri ve ne zaman yok olduklarını ortaya çıkarmak üzere istatistiksel kestirim gerçekleştirilmiştir. Literatür taraması ve veri tabanlarından elde edilen evcilleştirilmemiş hayvanlara ait arkeolojik kayıtlar bir araya getirilmiştir. Arkeolojik kalıntıların yaşları istatistiksel analiz için kullanılmıştır. Canlılara ait kayıtlar, Poisson süreci olarak değerlendirilip çeşitli dağılımlara göre ya da dağılımdan bağımsız olarak modellendiğinde, hangi tarihte yok olduğuna dair kestirimde bulunmak mümkündür. Bu çalışmada derlenen arkeolojik tür kayıtlarının öncelikle histogram grafik, PPCC testi ve Q-Q grafiği ile temel özellikleri ve verilerin uniform dağılıp dağılmadığı araştırılmıştır. Çalışma sonucunda son on bin yıl içinde nesli tükenen memeli türlerinin listesi çıkarılmış ve yok olmuş türlerin geçmişte hangi tarihte neslinin tükendiği %95 güven sınırıyla hesaplanmıştır. Bunun yanı sıra verilerin özelliklerine göre yok oluş tarihi kestirimi yöntemleri arasındaki fark ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

Extinction and origination of species are fundamental to the process of evolution, a dynamic force that shapes the history of life. These processes are studied with different motivations in both paleontology and ecology. In some cases, obtaining sufficient population data for the studied species is impossible. For example, fossils of an extinct species or data from an endangered and rare species offer limited analysis. In such cases, it is possible to predict the extinction time of a species by analyzing the ordered time point data in which the species was detected in nature or stratigraphic sections using statistical methods. In this study, statistical estimation was carried out to reveal the extinction date of the wild mammalian species that lived and went extinct in Anatolia ten thousand years ago. Archaeological records of non-domesticated animals obtained from literature and databases were brought together. The ages of the archaeological remains were used for statistical analysis. Species records can be evaluated as a Poisson process and modeled according to various distributions or independently of the distribution to estimate when they disappeared. In this study, we investigate the basic features of the compiled archeological species records using a histogram, PPCC test, and Q-Q graph and whether the data were uniformly distributed. The study resulted in a list of MAMMALIAN species that became extinct in the last ten thousand years and calculated the date on which the species went extinct in the past with a 95% confidence limit. In addition, the difference between extinction date estimation methods according to the characteristics of the data has been revealed.

Benzer Tezler

  1. Robust design of lithium extraction from boron clays by using statistical design and analysis of experiments

    Bor killerinden lityum kazanımının istatistiksel deney tasarımı ve analizi yoluyla robust tasarımı

    ATIL BÜYÜKBURÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. GÜLSER KÖKSAL

  2. Application of the SLURP model using remote sensing and geographic information systems

    SLURP modelinin uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak uygulanması

    ENGİN UZUNOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. ÜNAL ŞARMAN

  3. Modeling of biogas generation and transport at the Kemerburgaz (Hasdal) waste disposal site

    Kemerburgaz (Hasdal) çöp depolama sahasındaki biogaz üretimi ve akışının modellenmesi

    DİDAR ERGENE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Çevre MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Çevre Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGUT T. ONAY

    YRD. DOÇ. DR. NADİM COPTY

  4. Tahin ve fındık ezmesinde aflatoksinlerin yüksek basınçlı sıvı kromatografisi (HPLC) florimetre ve enzimle etiketli immunolojik tayin (ELISA) yöntemleri ile analizi

    The Analysis of aflatoxins in tahini and Hazelnut paste by high performance liquid chromatography (HPLC), fluorometer and enzme linked immonosorbent assay (ELISA)

    DİLARA NİLÜFER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. DİLEK BOYACIOĞLU

  5. Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    NAHİT ÇATMADIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN