Kaynak: Degipark /article-file/1991998
GİRİŞ
Bal, Türk Gıda Kodeksi Bal Tebliği’nde (2020/7) “Bitki
nektarlarının, bitkilerin canlı kısım salgılarının veya
bitkilerin canlı kısımları üzerinde yaşayan bitki emici
böcek salgılarının, bal arısı tarafından toplandıktan sonra
kendine özgü maddelerle birleştirerek değişikliğe
uğrattığı, su içeriğini düşürdüğü ve petekte depolayarak
olgunlaştırdığı, doğası gereği kristallenebilen doğal ürün”
olarak tanımlanan gıda maddesidir (Anonim, 2020a). Bal
insan sağlığı açısından önemli bir gıda maddesi olup,
glikoz ve fruktoz içeren, su beyazından kahverengine
kadar dönüşebilen, tadı ve aroması bitki türüne ve
menşei durumuna göre değişebilen bir gıda maddesidir
(Çelik, 2015).
Arıcılık, toprağa bağlı kalmadan çiçeğin bulunduğu her
yerde yapılabilen bal, arı sütü, propolis gibi ürünler
üretilen tarımsal bir faaliyettir. Dünyada arıcılık Milattan
Önce (MÖ) 7000’li yıllara dayanmakta olup, uygarlık
olarak MÖ 4000’li yıllarda Mısır uygarlığında
görülmüştür. Buradan sırasıyla Filistin, Kıbrıs ve
Yunanistan’a yayılmış, Anadolu’da ilk kez MÖ 1300’lü
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
792
yıllarda Hitit uygarlığında Boğazköy kazılarında
rastlanmıştır (Sancak ve ark. 2013).
İklim değişikliği, genel olarak hava durum modeli ve
ortalama sıcaklıklarında büyük ölçekli ve uzun vadeli bir
değişim olarak tanımlanmaktadır (Anonymous, 2020a).
İklim değişikliği sel riskinin artması, deniz seviyesi
yükselmesinin yanı sıra tarımsal üretimi tehdit eden hava
koşullarının değişmesi şeklinde de görülmektedir
(Anonymous, 2020b). Bu değişiklikler bal arılarının koloni
kayıplarına, arıcılığa uygun bitki örtüsünün (vejetasyon)
azalmasına, sonbahar ve ilkbaharda ani sıcaklık
değişimleriyle bal arılarının düşmanları için uygun
koşulların oluşmasına ve su kaynaklarının azalması
şeklindedir (Yörük ve Şahinler, 2013). Bu durum ekolojik
dengenin bozulmasına ve tarımsal üretimin olumsuz
etkilenmesine neden olabilmektedir.
Küresel ısınma ve buna bağlı olarak iklim değişikliğinin
etkilerinin son 20 yılda daha çok gözlenmesi, arıcılık
üzerine bu yönde araştırmaların artmasına neden
olmuştur. Bu kapsamda uluslararası literatürdeki bazı
çalışmalar; dünya genelinde tozlaşmaya zaman ve
mekan etkisi (Lautenbach ve ark., 2012), küresel
ısınmanın bitkisel tozlaşmada kullanılan bal arılarına
olumsuz etkisi (Rader ve ark., 2013), Tanzanya’da iklim
değişikliğinin bal üretimine (Nyunza, 2018) ve bal
üretiminde bitki örtüsüne etkisi (Schweitzer ve ark.,
2013), sıcaklığın bal üretiminde bağımsız değişkenlere
etkisi (Langowska ve ark., 2016) ve Nijerya’da iklim
değişikliğinin bal verimine etkisi (Maria ve ark., 2019)
üzerine gerçekleştirilmiştir.
Konuyla ilgili ulusal literatürde ise küresel ısınmanın bal
arılarına etkileri (Yörük ve Şahinler, 2013), iklim
değişikliklerinin arıcılık (Topal ve ark., 2016) ile
meyvecilik üzerine etkileri (Şahin ve ark., 2015), arıların
kiraz tozlaşmasında çevresel sıcaklık değişiminin verim
üzerine etkileri (Topal ve ark., 2017) ve çevresel
kirleticilerin bal verimine etkisi (Karakaş ve Bal, 2019)
üzerine araştırmalar yürütülmüştür.
Bu çalışmada, Türkiye’de 1970-2019 döneminde iklim
değişikliğine neden olan ortalama yağış, sıcaklık ve
karbon salınımının (CO₂) bal verimine etkileri ARDL
(Dağıtılmış Otoregresif Sınır Testi) ile incelenmiştir. Elde
edilen sonuçlarla bu etkileri azaltmak ve verimliliği
artırmak için çözüm önerileri getirilmeye çalışılmıştır.
MATERYAL ve YÖNTEM
Araştırmanın ana materyalini, Türkiye’nin 1970-2019
dönemini kapsayan; ortalama sıcaklık, ortalama yağış,
CO₂ salınımı, bal üretim miktarı, kovan sayısı ve bal
verimi gibi ikincil veriler oluşturmaktadır. Araştırmada
kullanılan ortalama sıcaklık, yağış ve CO₂ salınımı verileri
Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nden, diğer veriler
Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) veri tabanından
alınmıştır. Ayrıca konuyla ilgili yayınlanmış makale ve
araştırma raporlarından da yararlanılmıştır.
Kyoto Protokolüyle iklim değişikliğinde önemli bir sorun
olarak görülen sera gazlarından CO₂’in karbon salınımına
en çok neden olan gaz olması nedeniyle CO₂,
araştırmalarda çevre kirliliği ölçütü olarak alınmaktadır
(Külünk, 2018). Bu nedenle bu araştırmada da CO₂
salınımı baz alınmıştır.
Araştırmada kullanılan değişkenlere ait tanımlayıcı
istatistikler Çizelge 1’de verilmiştir. Değişkenleri, 1970-
2019 dönemindeki 50 yıllık dönemdeki veriler
oluşturmuştur. Değişkenlere ait tanımlayıcı istatistikler
incelendiğinde, değişim oranı en yüksek olan değişken
olan CO₂ salınımı, standart sapması en yüksek değişken
olmuştur (Anonim, 2020b; Anonim, 2020c) .
Çizelge 1. Araştırmada kullanılan değişkenlere ait tanımlayıcı istatistikler
Table 1. Descriptive statistics of the belong to variables used in the research
Değişken Sembol n En Düşük En Yüksek Ortalama St. Sapma
Variable Symbol n Lowest Highest Average St. Deviation
Bal üretim mikt. (ton/yıl) BÜ 50 14 889 000 114 471 450 58 129 461 29 814 536
Kovan sayısı (adet) KS 50 1 794 070 8 128 360 4 027 235 1 887 694
Bal verimi (kg/koloni) BV 50 8.23 17.94 13.91 2.59
Sıcaklık ( ͦC) SIC 50 11.40 15.40 13.30 0.85
Ortalama Yağış (mm) OY 50 493.10 793.80 623.24 67.79
CO₂ salınımı CO₂ 50 42 639 876 397 100 000 18 655 000 106 078 716
Kaynak: Anonim, 2020b; Anonim, 2020c.
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
793
Araştırmada değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemek
için pearson korelasyon analizi uygulanmıştır. Bu analiz,
sürekli olan iki değişken arasında doğrusal olarak anlamlı
bir ilişki olup olmadığını ortaya koymakta, (+1) ve (-1)
arasında değer almakta ve r ile sembolize edilmektedir.
Katsayının (+) ya da (–) olması ilişkinin doğru ya da ters
orantılı doğrusal bir ilişki olduğunun göstergesidir
(Kalaycı, 2016).
İklim değişikliğinin bal verimine etkisinin uzun dönemli
olup olmadığını belirlemek amacıyla ARDL testi
uygulanmıştır. ARDL testi, uzun dönem ilişkiyi incelemek
amacıyla diğer eş bütünleşme testlerinden farklı olarak
düzey değerleri ile durağan olma ve aynı seviyede farklar
alındığında durağan hale gelme şartı aranmamaktadır
(Pesaran ve ark., 2011). Ayrıca, ARDL testinde bağımlı ve
bağımsız değişkenler arasında zayıf bir ilişki olması
beklenmekte olup, küçük veya sınırlı örneklemlerde
kullanılabilmektedir (Çağlar, 2020).
Bal verimine etki eden iklim değişikliğinin etkilerini
belirlemek için, bağımlı değişken bal verimi, bağımsız
değişkenler ise ortalama yağış ve sıcaklık ile CO₂ salınımı
baz alınmıştır. Kovan sayısı ve bal üretim miktarı
arasındaki oran bal verimini verdiği için bu iki değişken
analize dahil edilmemiştir. Bal veriminin; ortalama yağış
ve sıcaklık ile CO₂ salınımı arasındaki ilişkinin ARDL sınır
testiyle geçerliliği doğal logaritmik formda aşağıdaki
lineer denklemle analiz edilmiştir.
LnBV = β₀ + β₁lnSIC + β₂lnOY + β₃lnCO₂+ ε (1)
Denklemde değişkenlerin kısa ve uzun dönem denklem
ve parametre katsayılarına ulaşılması amaçlanmıştır. Bu
amaçla ARDL ile model belirlenmiş, t istatistiği değeri ile
eşbütünleşme ilişkisi tespit edilerek uzun dönem ilişkisini
belirleyen en küçük kareler (EKK) yöntemi uygulanmıştır.
Denklemde değişkenlerin doğal logaritmik formu alınmış
olup; LnBV; bal verimini, lnSIC; ortalama sıcaklığı, lnOY;
ortalama yağışı, lnCO₂; CO₂ verimini sembolize
etmektedir. Β katsayı değerlerini ifade ederken, ε ise
standart hata terimini ifade etmektedir.
Doğal logaritmik formda gösterilen doğrusal tahmin
denkleminden ARDL sınır testi modeli kullanılarak kısa ve
uzun dönem eşbütünleşme ilişkisini incelemek için
sınırsız hata düzeltme modeliyle (ECM) denklem
oluşturulmuştur:
Hata düzeltme modeliyle oluşturulan denklemde ECTₜˍ₁
değişkeni elde edilen hata terimi bir dönem gecikmeli
değeri olup, ⁁ katsayı değeri meydana gelecek sapmanın
ne kadarının uzun dönemde dengeye oturacağını
göstermektedir.
BULGULAR ve TARTIŞMA
Türkiye’de bal üretimi ve gelişimi
Anadolu’da MÖ’lere dayanan bal üretimi, 1700’lü
yıllarda Sanayi Devrimi ile birlikte şekerin, şeker
pancarından elde edilmesi bal üretiminde durgunluğa
neden olmuştur. Cumhuriyetin kurulmasıyla bal ve
kovanlardan alınan aşar vergisi kaldırılmış, sonrasında
sergiler ile arıcılık teşvik edilmeye çalışılmıştır. 1930’lu
yıllarda bal özü bitkilerinin yetiştirilmesine başlanmış ve
yurt dışına arıcılıkla ilgili kursiyerler gönderilerek arıcılık
eğitimi yaygınlaştırılmıştır. 1949 yılında Ankara’da ilk
arıcılık enstitüsü kurulmasıyla sektör faaliyetleri hız
kazanmıştır (Yurtoğlu, 2017).
Dünya Gıda Örgütü’ne (FAO) göre, 2019 yılında dünya bal
üretimi 1.85 milyon ton olup, Çin 447 bin tonluk üretimle
dünya üretiminin %24’ünü gerçekleştirmiştir. 1970
yılında 15 bin ton bal üretimi ile dünyada %1.85’lik paya
sahip olan Türkiye, 2019 yılı sonunda 109 bin ton bal
üretimiyle %5.8’lik payla ikinci sıradadır (Anonymous,
2021).
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
794
Şekil 1. Türkiye bal üretimi, verimi ve kovan sayısı (Anonim, 2020b).
Figure 2. Turkey honey production, yield and number of hives.
Türkiye’de iklim değişikliğinin bal verimine etkileri
Küresel ısınmayla birlikte bal arılarının yiyecek araması
ve arı kovanını soğutmak amacıyla su toplamak için daha
fazla zaman harcamaları bal verimini düşürmektedir. Bal
arısı popülasyonunu azaltan faktörler tozlayıcı düşüşü,
pestisitler, radrasyon ve küresel ısınmadır (Abrol ve ark.,
2016). Bu olumsuzluklar kovan sayısının artırılması, daha
serin alanlarda ekim yapılması, yeni ekim çeşitlerinin
sağlanması veya ekim tarihlerinin değiştirilmesi ile
azaltılmaya çalışılmaktadır (Rader ve ark., 2013).
Küresel ısınma sadece bal üretimini değil, arıların
polinatör (tozlayıcı) olarak da görev yapması nedeniyle
tarımsal üretimi de tehlikeye sokmaktadır. Dünyada
tarımsal üretimin üçte birine denk gelen bitki, sebze,
meyve ve baharatların tozlanmasını sağlayan arıların
ortaya çıkardığı ekonomik değer milyar dolarlarla ifade
edilmektedir (Lautenbach ve ark., 2012). Ayrıca küresel
ısınma, ortamın çiçek kalitesini değiştirmekte, arıların
davranış ve fizyolojisini etkilemesinin yanı sıra bazı
türlerin neslinin tükenmesine yol açması nedeniyle daha
önemli bir sorun haline getirmiştir (Slathia ve Tripathi,
2016).
Araştırmada kullanılan değişkenler arasındaki ilişkiyi
ölçmek için korelasyon analizi kullanılmıştır. Korelasyon
analizine göre incelenen dönemde CO₂ salınımı ile bal
verimi arasında pozitif orta düzeyde bir ilişki
bulunmaktadır. İlişki istatistiksel olarak anlamlıdır
(Çizelge 2). Ancak bu süreçte sanayinin büyümesiyle
atmosferde CO₂ salınımında artış olmasına karşın,
tarımsal teknolojideki gelişmeler bal verimini artırmıştır.
İstatistiksel olarak CO₂ salınımındaki artış bal verimini
pozitif yönde etkilese de bal verimini düşürmektedir
(Karakaş ve Bal, 2019). Analiz sonucunda ortalama
yağışın bal verimi ile bir ilişki bulunmamasına karşın
Maria ve ark., (2019), Nijerya’da sıcaklığın ve uzun süreli
yağışların bal verimini olumsuz yönde etkilediğini ortaya
koymuştur.
Çizelge 2. Değişkenler arasındaki pearson korelasyon katsayıları
Table 2. Pearson correlation coefficients between variables
Değişkenler Bal verimi Sıcaklık Ortalama yağış CO₂
Variables Honey yield Heat average precipitation CO₂
Bal verimi 1 0.193 0.116 0.523**
Sıcaklık 0.193 1 0.156 0.759**
Ortalama yağış 0.116 0.156 1 0.068
CO₂ 0.523** 0.759** 0.068 1
**%1 anlamlılık düzeyini ifade etmektedir.
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
795
Araştırmada kullanılan değişkenlerin bütünleşme
derecelerini belirlemede Augmented Dickey Fuller (ADF)
ve Phillips Perron (PP) birim kök testi uygulanmıştır.
Birim kök testleri, analizde hangi eş bütünleşme testinin
yapılacağını belirlemek amacıyla uygulanır.
Değişkenlerin doğal logaritmalarına uygulanan birim kök
testi sonuçlarına göre %5 anlamlılık düzeyinde ortalama
sıcaklık ve yağış değişkenleri düzeyde, bal verimi ile CO₂
birinci farkları alınarak durağan hale gelmiştir (Çizelge 3).
Değişkenlerin aynı derecede durağan olmaması ve
serilerin I(2) ve üzerinde durağan olmaması sebebiyle
veriler ARDL testi ile analiz edilmelidir (Pesaran ve ark.,
2001).
Çizelge 3. Değişkenlere ait birim kök testi sonuçları
Table 3. Unit root test results of belong to variables
ADF PP
Düzey
Değişken Sabitli Sabit ve Trendli Sabitli Sabit ve Trendli
t testi p Değeri t testi p Değeri t testi p Değeri t testi p Değeri
lnBV -2.4089 0.1447 -1.4447 0.8345 -2.7326 0.0759 -2.0814 0.5429
lnSIC -1.6288 0.4604 -6.1964 0.0000* -2.9517 0.0468** -6.1877 0.0000*
lnOY -6.9813 0.0000* -6.9604 0.0000 -7.0492 0.0000* -7.0907 0.0000*
lnCO₂ -2.4029 0.1462 -2.8152 0.1990 -2.6128 0.0973 -2.8396 0.1908
Birinci Fark
lnBV -10.109 0.0000* -8.0184 0.0000* -10.7980 0.0000* -28.9873 0.0000*
lnS -6.3183 0.0000* -6.4411 0.0000* -20.8122 0.0001* -30.6044 0.0000*
lnOY -8.5421 0.0000* -8.4626 0.0000* -43.3963 0.0001* -44.3670 0.0000*
lnCO₂ -6.1985 0.0000* -6.5125 0.0000* -6.1589 0.0000* -6.6242 0.0000*
*%1 anlamlılık düzeyini, **%5 anlamlılık düzeyinde durağan olan değişkenleri göstermektedir.
ARDL testi, değişkenlerin I(0) ve I(1) kombinasyonunu
içermesi, yeterli sayıda gecikme ile veri oluşturma
sürecini sağlaması, analiz için küçük sayıda örneklemin
yeterli olması, hatalı (artık) korelasyon içermemesi,
içsellik sorunu olmaması gibi durumlardan diğer eş
bütünleşme testlerine göre avantaj sağlamaktadır (Ali ve
ark., 2017).
Modelde, bağımsız değişkenlerin gecikmeli değerinden
hesaplanan F istatistik değeri, %5’lik anlamlılık düzeyinde
alt ve üst kritik değer üzerinde gerçekleşmiştir. Pesaran
ve ark. (2001) F istatistiği değerinin %5 üst kritik
değerinden büyük olmasının değişkenler arasında
eşbütünleşme ilişkisi olduğunu göstereceğini
belirtmiştir. Bu değer, bal verimi ve bunu etkileyen
değişkenler arasında güçlü uzun dönemli bir eş
bütünleşme ilişkisi olduğunu ortaya koymuştur (Çizelge
4). Patır ve Seçkin (2020) çalışmalarında, Türkiye’de
2004-2018 yıllarında kovan tiplerinin eski ve yeni
olmasıyla bal üretimi arasında anlamlı bir eşbütünleşme
ilişkisi bulunmadığını ortaya koymuştur.
Çizelge 4. ARDL sonuçları
Table 4. ARDL results
Zaman aralığı Değişkenler Model F İstatistiği Alt sınır (%5) Üst sınır (%5)
Time Range Variables Model F statistic Lower limit Upper limit
1970-2019 3 (OY, SIC, CO₂) (1,3,3,3) 4.5525 3.048 4.002
Değişkenler arasında uzun dönemli bir eşbütünleşme
ilişkisi olduğu belirlendikten sonra, uzun dönem ilişkiyi
gösteren değişkenler belirlenmiştir. Çözümlemede
gecikme uzunluğu belirlemede Akaike (AIC) bilgi kriteri
kullanılmış olup, maksimum gecikme uzunluğu üç olarak
alınmıştır. Bu kritere göre uzun dönem katsayılarını
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
796
tahmin etmek amacıyla ARDL (1,3,3,3) model olarak
belirlenmiştir.
Tahmin edilen ARDL (1,3,3,3) modeline göre sıcaklık ve
ortalama yağışın bal verimine üç gecikmeli değerine ait
değişkenlerin katsayıları istatistiksel olarak anlamlı
(p<0.05) olduğu belirlenmiştir. Modele ait tahmin
sonuçlarına göre bal verimi; ortalama sıcaklık
değişkeniyle negatif, CO₂ salınımı ve ortalama yağış
değişkeniyle ise pozitif ilişki içerisindedir. Değişkenlerin
elastikiyet değerleri CO₂ salınım 0.279, ortalama sıcaklık
-2.7024, ortalama yağış ise 0.4483 olarak elde edilmiştir
(Çizelge 5).
Çizelge 5. ARDL (1,3,3,3) modelinin tahmin sonuçları
Table 5. Estimation results of ARDL (1,3,3,3) model
Değişkenler Katsayı Standart Hata t istatistiği Olasılık
Variables Coefficient Standard Error t statistic Possibility
lnBV(-1) 0.3567 0.1558 2.2892 0.0286
lnCO₂ -0.0289 0.3151 -0.0949 0.9250
lnCO₂(-1) -0.2375 0.4336 -0.5478 0.5875
lnCO₂(-2) 0.1437 0.3905 -0.5478 0.7152
lnCO₂(-3) 0.4016 0.2923 0.3681 0.1787
lnSIC -1.2501 0.3649 -3.4258 0.0017
lnSIC(-1) -0.1323 0.3619 -0.3655 0.7171
lnSIC(-2) -0.5759 0.3497 -.1.6469 0.1091
lnSIC(-3) -0.7441 0.3414 -2.1795 0.0365
lnOY 0.0886 0.1314 0.6739 0.5051
lnOY(-1) 0.1600 0.1256 1.2732 0.2118
lnOY(-2) -0.0763 0.1167 -0.6535 0.5179
lnOY(-3) 0.2760 0.1321 2.0889 0.0445
Sabit 0.5933 1.6562 0.3582 0.7225
R² 0.845 Kalıntı Karelerin Toplamı 0.216
Düzeltilmiş R² 0.784 Olasılık Fonksiyonu 59.853
ARDL modeli belirlendikten sonra, modelin uzun ve kısa
dönemde katsayıların kararlılığını incelemek için
kümülatif toplam testleri olan CUSUM (Kümülatif
toplam) ve CUSUMSQ (kümülatif toplam kareler)
uygulanmıştır. Test sonucunda araştırma döneminde
modelde tahmin edilen katsayılar %5 anlamlılık
düzeyinde kritik sınırlar içinde (iki çizgi arasında) kalarak
yapısal kırılma olmadan uzun dönem katsayılarının
kararlı ve istikrarlı olduğunu göstermiştir (Şekil 2).
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
797
Şekil 2. CUSUM ve CUSUMQ Grafiği
Figure 2. CUSUM and CUSUMQ chart.
İklim değişikliğine yol açan değişkenlerin bal verimine
uzun dönemde etkileri incelendiğinde CO₂ salınımı ve
ortalama sıcaklığın anlamlı düzeyde (p<0.05) etkiye sahip
olduğu gözlenmiştir. Tanımlayıcı testlerde ise p değerinin
0.05’den (%5 düzeyi) büyük olması eş bütünleşme
testinin güvenirliğini sağladığını, otokorelasyon, değişen
varyans ve model kurma hatası olmadığını, sapmasız ve
tutarlı bir şekilde uzun dönem ilişkisi olduğunu
göstermektedir. Katsayılar incelendiğinde, uzun
dönemde ortalama sıcaklıktaki %1’lik artışın, bal
veriminde %4,20’lik azalmaya, CO₂ salınımındaki %1’lik
artışın bal veriminde %0.432’lik artışa, ortalama yağıştaki
%1’lik artışın ise bal veriminde %0,70 artışa neden
olmuştur (Çizelge 6). Nyunza (2018), Nijerya’da yağış
miktarının, sıcaklığa göre bal veriminde daha etkin
olduğunu ortaya koymuştur.
Çizelge 6. ARDL uzun dönem tahmin sonuçları
Table 6. ARDL long-run forecast results
Değişkenler Katsayı Standart Hata t istatistiği p değeri
Variables Coefficient Standard Error t statistic Possibility
lnCO₂ 0.432 0.062 6.943 0.000***
lnSIC -4.201 0.742 -5.662 0.000***
lnOY 0.697 0.409 1.700 0.098*
Sabit 0.922 2.611 0.353 0.726
Tanılayıcı İstatistik Test F istatistiği p değeri
Otokorelasyon testi Breusch-Godfrey LM Test 1.025 0.705
Değişen Varyans Breusch-Pagan-Godfrey Test 0.518 0.897
Model Kurma Ramsey RESET Test 1.103 0.301
Normallik Testi Jarque-Berastatistics 0.380 0.827
Not: *%10; ***%1 anlamlılık düzeyini temsil etmektedir.
Değişkenlere ilişkin katsayıların uzun dönem
tahmininden sonra, denklemde hesaplanan hata
teriminin basit doğrusal dönüşüm yoluyla kısa dönemli
hata düzeltme modeli (ECM(-1)) tahmin edilmiştir. Kısa
dönemde dengedeki sapmayı ölçen ECM(-1) değişkeni
negatif ve istatistiksel olarak anlamlı (p<0.05)
bulunmuştur. Bu sonuç, bal verimi ile CO₂ salınımı,
ortalama sıcaklık ve yağış değişkenleri arasında uzun
dönem ilişkisi olduğu ve hata düzeltme modelinin
çalıştığını ortaya koymuştur. Belirlenen katsayının 0.643
olması, değişkenlerin meydana getireceği sapmanın
%64.3’ünün uzun dönemde dengeye oturacağını ortaya
koymuştur (Çizelge 7). ECM(-1) katsayısının 0 ile -1
arasında olması uyarlama sürecinin uzun dönem denge
değerine tek düze bir şekilde ulaşacağını göstermektedir
(Alper ve Alper, 2017).
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
798
Çizelge 7. ARDL kısa dönemli hata düzeltme modeli tahmin sonuçları
Table 7. ARDL short-run error correction model prediction results
Değişkenler Katsayı Standart Hata t istatistiği Olasılık
Variables Coefficient Standard Error t statistic Possibility
D(lnCO2) -0.030 0.247 -0.121 0.905
D(lnCO2(-1)) -0.545 0.246 -2.221 0.033
D(lnCO2(-2)) -0.402 0.256 -1.568 0.126
D(lnSIC) -1.250 0.303 -4.123 0.002
D(lnSIC(-1)) 1.320 0.098 3.935 0.004
D(lnSIC(-2)) 0.744 0.297 2.508 0.017
D(lnOY) 0.089 0.098 0.900 0.374
D(lnOY(-1)) -0.200 0.109 -1.825 0.077
D(lnOY(-2)) -0.276 0.103 -2.670 0.012
ECM(-1) -0.643 0.127 -5.052 0.000
Sonuç olarak, iklim değişikliği, küresel bir sorun haline
gelmiş olup, tarımsal üretim faaliyetlerini olumsuz
etkilemektedir. Arıcılık, bal üretiminin yanı sıra tarımsal
üretime etki etmesiyle önem arz etmektedir. Tarımsal
teknolojinin gelişmesiyle kovanların yenilenmesi bal
verimini artırmış olup, son yıllarda bu değişim iklimsel ve
çevresel nedenlerle azalma yönüne girmiştir.
Bu çalışma, iklim değişikliğine neden olan ortalama
sıcaklık, yağış ve CO₂ salınımı gibi değişkenlerin
Türkiye’de bal verimine uzun ve kısa vadeli etkileri
incelenmiştir. Değişkenlerin birim kök testi sonuçlarına
göre bağımsız değişkenlerin düzeyde, bağımlı değişkenin
ise birinci farkında durağan hale gelmesi nedeniyle ARDL
ile analiz edilmiştir. F istatistiği değeri üst kritik
değerinden büyük olması nedeniyle değişkenler arasında
uzun dönemli ilişki olduğu belirlenmiştir. Belirlenen
modelde bal verimi ile ortalama sıcaklık negatif,
ortalama yağış ve CO₂ salınımı pozitif ve anlamlı ilişki
içerirken, uzun dönemde ise sadece CO₂ salınımı ile
pozitif ve anlamlı ilişki tespit edilmiştir. Kısa dönem hata
düzeltme modeli analizinin istatistiksel olarak anlamlı
çıkması, değişkenler arasında uzun dönemli ilişki olduğu
ve meydana gelecek herhangi bir sapmanın dengeye
oturacağını göstermiştir. Bununla birlikte ARDL
modelinin tahmin sonuçları; CO2 salınımı ve ortalama
yağış değişkenlerinin bal verimi ile pozitif yönlü; sıcaklık
artışı ile bal verimi arasında ise negatif yönlü bir ilişki
içerisinde olduğunu göstermektedir. Sırasıyla bu ilişkilere
ait değerlerin 0,432; 0,697 ve -4,201 olduğu
görülmektedir. Başka bir ifadeyle incelenen dönemde
CO2 salınımı ve ortalama yağışın bal verimini artıran,
sıcaklık artışının ise bal verimini azaltan bir etki
oluşturduğu söylenebilir. CO2 salınımının bal veriminde
artışa neden olması beklenen bir sonuç değildir. Bal
ilkbahar mevsiminde çiçeklerden elde edilen nektar ve
polenler kullanılarak üretildiği için arıcılar bitkilerin çiçek
açma tarihlerine göre kolonilerini bitkilerin çiçek açtığı
bölgelere taşımaktadır. Taşıma bal verim artışı açısından
önem arz etmektedir. Kolonilerin taşınması ile hem CO2
salınımı gerçekleşmekte hem de bal verimi artmaktadır.
Arıcılıkta verimliliği artırmak ve başta küresel ısınma
olmak üzere olumsuz durumların etkisini azalmak için
organik tarım ve iyi tarım uygulamaları gibi çevreye dost
modern tarım uygulamalarının tanıtılmasına ve
artırılmasına yönelik tarımsal yayım faaliyetleri
artırılabilir. Bal arılarının iklim değişikliğinde yiyecek
aramaya ve kovanı soğutmayı amaçlaması bal veriminde
düşüşe neden olması nedeniyle uygun iklim koşullarında
arıcılık faaliyetlerinin yapılması teşvik edilmeli ve
tarımsal teknolojilerin bu bölgelerde daha çok
kullanılması sağlanmalıdır. Ayrıca bal arılarının tarımsal
üretimi etkilemesi nedeniyle bitki türlerinin tozlaşma
dönemine denk gelecek şekilde bal kolonilerin taşınması
sağlanacak şekilde koordine edilmesi sağlanarak iklim
değişikliğinden en az etkilenecek şekilde sürdürülebilirlik
sağlanmalıdır.
ÖZET
Amaç: Tarımsal üretim, küresel ısınmaya bağlı olarak
iklim değişikliği nedeniyle tehdit altındadır. Arıcılık, iklim
değişikliğinden en çok etkilenen tarımsal faaliyetlerin
başında gelmektedir. Bal üretiminin yanı sıra tozlaşmayı
sağlayan bal arıları, iklim değişikliği nedeniyle tarımsal
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
799
üretimi de olumsuz yönde etkileyebilmektedir.
Yöntem ve Bulgular: Bu çalışmada, Türkiye’de 1970-
2019 döneminde iklim değişikliğinin göstergeleri olan
sıcaklık ve yağış ortalamaları ile karbon salınımına en çok
neden olan CO₂ miktarının, bal verimine etkileri
incelenmiştir. Araştırmada değişkenler arasındaki ilişkiyi
belirlemek için pearson korelasyon analizi; iklim
değişikliğinin bal verimine etkisini belirlemek için ise
zaman serisi analiz yöntemlerinden ARDL
(Autoregressive Distributed Lag) modeli uygulanmıştır.
Belirlenen modelde bal verimi ile ortalama sıcaklık
negatif, ortalama yağış ve CO₂ salınımı pozitif ve anlamlı
ilişki içerirken, uzun dönemde ise sadece CO₂ salınımı ile
pozitif ve anlamlı ilişki tespit edilmiştir.
Genel Yorum: Elde edilen bulgulara göre CO2 salınımı ve
bal verimi arasında orta düzeyde; sıcaklık, ortalama yağış
değişkenleri ile bal verimi arasında ise zayıf düzeyde bir
ilişki bulunmaktadır.
Çalışmanın Önemi ve Etkisi: Türkiye’de son 50 yılda
karbon salınımında (CO₂) 8 kat, sıcaklık ortalamasında ise
1.2 ͦC artış gözlenmiştir. Bu dönemde bal verimi %62’lik
bir artış göstermesine karşın, son 20 yılda ise %6’lık bir
azalma gözlenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Arıcılık, Bal Üretimi, Eş Bütünleşme,
Küresel Isınma.
ÇIKAR ÇATIŞMA BEYANI
Yazarlar arasında makale konusunda herhangi bir çıkar
çatışması bulunmamaktadır.
ARAŞTIRMACILARIN KATKI ORANI BEYANI
Araştırmacılar makaleye eşit oranda katkı sağladıklarını
beyan ederler.
KAYNAKLAR
Abrol DP, Shankar U, Nitin KS, Gowda GB (2016)
Honeybees and beekeeping: The global scenario. In
Arthropod Diversity and Conservation in the Tropics
and Sub-tropics Springer, Singapore. pp. 345-372.
Ali W, Abdullah A, Azam M (2017) Re-visiting the
environmental kuznets curve hypothesis for
Malaysia: Fresh evidence from ARDL bounds testing
approach. Renewable and Sustainable Energy
Reviews 77: 990-100.
Alper FÖ, Alper AE (2017) Karbondioksit emisyonu,
ekonomik büyüme, enerji tüketimi ilişkisi: Türkiye için
bir ARDL sınır testi yaklaşımı. Sosyoekonomi 25(33):
145-156.
Anonim (2020a) Türk Gıda Kodeksi Bal Tebliği (Tebliğ
No:2020/7). 22 Nisan 2020 Tarih 31107 Sayılı Resmi
Gazete. Ankara.
Anonim (2020b) Türkiye İstatistik Kurumu İstatistikleri.
http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=katego
rist (Erişim Tarihi: 01.03.2020).
Anonim (2020c) Meteoroloji Genel Müdürlüğü.
https://mgm.gov.tr/iklim/iklim-raporlari.aspx (Erişim
Tarihi: 08.12.2020).
Anonymous (2020a) Climate Change.
https://www.metoffice.gov.uk/weather/climatechange/what-isclimatechange#:~:text=Climate%20change%20refers
%20to%20a,greenhouse%20gases%20into%20the%2
0air.
Anonymous (2020b) Climate Change Statistics.
https://www.un.org/en/sections/issuesdepth/climate-change/ (Erişim Tarihi: 12.11.2020).
Anonymous (2021) Honey Production Statistics.
http://www.fao.org/faostat/en/#data/QL (Erişim
Tarihi: 17.01.2021).
Çağlar AE (2020) the importance of reneweable energy
consumption and FDI inflows in reducing
environmental degradation: Bootstrap ARDL bound
test in select 9 countries. Journal of Cleaner
Production. 264: 121663.
Çelik Ş (2015) Türkiye’de bal üretiminin zaman serileri ile
modellenmesi. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri
Dergisi 19(3): 377-382.
Kalaycı Ş (2016) SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik
Teknikleri, Dinamik Akademi, Ankara. 350s.
Karakaş G, Bal HSG (2019) The relationship between
honey yield and environmental pollutants in Turkey.
Turkish Journal of Agriculture 7(11): 2018-2024.
Külünk İ (2018) Türkiye’de ekonomik büyüme ve karbon
salınımı ilişkisi: Engle-Granger eşbütünleşme analizi
(1960-2013). Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları
Dergisi 16(1): 193-205.
Langowska A, Zawilak M, Sparks TH, Glazaczow A,
Tomkins PW, Tryjanowski P (2016) Long-term effect
of temperature on honey yield and honeybee
phenology. Int J Biometeorol. 61(6): 1125-1132.
Lautenbach S, Seppelt R, Liebscher J, Dormann CF (2012)
Spatial and temporal trends of global pollination
benefit. PLoS One 7(4):
e35954.doi:10.1371/.0035954.
Maria BO, Ikutal A, Agbachom EE, Ubi GM (2019)
Strategies for mitigating climate change effect on
honey bee productivity in Southern Nigeria. Annual
Research & Review in Biology 1-9.
MKU. Tar. Bil. Derg. / MKU. J. Agric. Sci. 2021, 26(3): 791-800 Araştırma Makalesi / Research Article
800
Nyunza G (2018) Antropogenic and climatic factors
affecting honey production: the case of selected
villages in manyoni district, Tanzania. Journal of
Agricultural Biotechnology and Sustainable
Development 10(3): 45-57.
Patır S, Seçkin MZ (2020) Türkiye’de kovan tiplerinin bal
üretimine etkisinin eşbütünleşme analiz yöntemi ile
belirlenmesi. Fırat Üniversitesi Uluslararası İktisadi ve
İdari Bilimler Dergisi 4(2): 81-92.
Pesaran MH, Shin Y, Smith RJ (2001) Bounds testing
approaches to the analysis of level relationships. J
Appl Econ. 16: 289-326.
Rader R, Reilly J, Bartomeus I, Winfree R (2013) Native
bees buffer the negative ımpact of climate warming
on honeybee pollination of watermelon crops. Global
Change Biology 19: 3103-3110.
Sancak K, Zan Sancak A, Aygören E (2013) Dünya ve
Türkiye'de arıcılık. Arıcılık Araştırma Dergisi 5(10): 7-
13.
Schweitzer P, Nombre I, Boussim JI (2013) Honey
production for assessing the impact of climatic
changes on vegetation. Tropicultura 31(2): 98-102.
Slathia I, Tripathi NK (2016) Impact of climate change on
honey-bee populations and diseases. Published by
Research Trend, Website: www. biobulletin. com,
2(1): 40-42.
Şahin M, Topal E, Özsoy N, Altunoğlu E (2015) İklim
değişikliğinin meyvecilik ve arıcılık üzerine etkileri.
Anadolu Doğa Bilimleri Dergisi 6(2): 147-154.
Topal E, Özsoy N, Şahinler N (2016) Küresel ısınma ve
arıcılığın geleceği. Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat
Fakültesi Dergisi 21(1): 112-120.
Topal E, Yücel B, Yıldızdal İ, Takma Ç, Aydın M, Karaca Ü
(2017) Kiraz tozlaşmasında bal arısı (Apis mellifera L.)
ve bombus arısının (Bombus terrestris) kimi davranış
özelliklerinin ve çevresel sıcaklık değişiminin bitki
fenolojisi ile verim üzerine etkileri. Hayvansal Üretim
58(2):24-33.
Yörük A, Şahinler N (2013) Küresel ısınmanın balarıları
üzerine olası etkileri. Uludağ Arıcılık Dergisi 13(2): 79-
87.
Yurtoğlu N (2017) Cumhuriyet Türkiye’sinde arıcılık
faaliyetleri. Tarih Okulu Dergisi 10(15): 187-219
