
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 155 |
تعداد مقالات | 1,556 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,435,633 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,035,334 |
تحلیل مکانی حساسیتپذیری خشکسالی هواشناسی با رویکرد پایش جنگلها و حوزههای آبخیز استان کردستان | ||
پژوهش و توسعه جنگل | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 23 اسفند 1403 | ||
نوع مقاله: علمی - پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.30466/jfrd.2025.55863.1748 | ||
نویسندگان | ||
عبدالعزیز حنیفی نیا1؛ هیراد عبقری* 2؛ خه بات خسروی3 | ||
1دانشجوی دکتری آبخیزداری، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران. | ||
2دانشیار، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران | ||
3محقق پسا دکتری، دانشگاه جزیره پرنس ادوارد، کانادا | ||
چکیده | ||
مقدمه و هدف: خشکسالی هواشناسی به عنوان یکی از فاجعه بارترین انواع خشکسالیها با پیامدهای مخرب و گسترده مستقیم یا غیرمستقیم بر جامعه است که میتواند در صورت رخداد حتی دیگر پدیدههای طبیعی را نیز تحت تاثیر قرار قرار دهد. کشور ایران از نظر موقعیت جغرافیایی در نوار خشک و نیمه خشک قرار گرفته و مستعد خشکسالی است که در طی سه دهه اخیر خشکسالیهای مکرر و شدیدی را در حوزههای آبخیز و جنگلی تجربه کرده است. پیشبینی مکانی (عدم شناسایی نقاط شروع آن) و زمانی دقیق خسارات احتمالی خشکسالی در سطح جهانی و کشور بسیار دشوار است. اما در یک بررسی کلی تحقیقات نشلن داده است که خسارات ناشی از خشکسالی هواشناسی در مناطق جنگلی نسبت به حوزههای آبخیز خود را بیشتر نمایان کرده است. شناسایی عوامل موثر، اندازهگیری، پیشبینی و تعریف یک مخاطره طبیعی مانند خشکسالی به دلیل پیچیدگی که دارد، اغلب بسیار دشوار و عملی نیست. از اینرو اجرای اقدامات سازگار و متناسب با منطقه مستلزم شناسایی اجزای اصلی، تشخیص روابط پیچیده و درک کامل عوامل موثر و ارزیابی خطرات خشکسالی از طریق تهیه نقشههای خطرپذیری و حساسیت خشکسالی است. مواد و روش: موقعیت جغرافیایی استان کردستان بین مختصات ۳۴ درجه و ۴۴ دقیقه تا ۳۶ درجه و ۳۰ دقیقه عرض شمالی و ۴۵ درجه و ۳۱ دقیقه تا ۴۸ درجه و ۱۶ دقیقه طول شرقی از نصفالنهار گرینویچ قرار دارد. نقشه پراکنش نقاط خشکسالی با شاخص (DSI) در محیط گوگل ارث انجین تهیه شد. عوامل طبیعی، انسانی و شاخصهای موفومتری دخیل در وقوع خشکسالی در نظر گرفته میشوند. نقشه مدل رقومی ارتفاعی از سایت زمینشناسی آمریکا دانلود و بهمنظور تهیه لایههای اطلاعاتی ارتفاع، شیب و شاخصهای مورفومتری استفاده شد. لایه بارندگی، دما، تبخیر و تعرق و اقلیم از دادههای ایستگاههای بارانسنجی،سنوپتیک و کلیماتولوژی برای کل استان تهیه و با روش کریجینگ آماده شد. لایه شاخص تفاوت نرمال شده پوشش گیاهی از تصاویر Sentinel_2 و نقشه خاک استان کردستان از نقشه خاک سازمان فائو استخراج شد. نقشههای لایههای اطلاعاتی در نرمافزار ArcGIS و SAGA_GIS تهیه خواهد شد. نقشه مناطق دارای حساسیت به خشکسالی با استفاده از مدل یادگیری ماشین ترکیبی Bagging – Random Forest، تاثیر هر عامل در رخداد خشکسالی با شاخص جایگشت و ارزیابی مدل با منحنی ROC در محیط برنامه نویسی R انجام شد. یافتهها: نتایج حاصل از ارزیابی مدل با استفاده از منحنی ROC بعد از تهیه نقشه حساسیتپذیری منطقه به وقوع خشکسالی با روش Bagging – Random Forest نشان میدهد که مدل با مقدار سطح زیرمنحنی (9/0AUC> ) در تعیین مناطق حساس دارای عملکرد سطح عالی است. نتایج حاصل از بررسی درصد مساحت مناطق حساس و دارای آسیبپذیری در محدوده مطالعاتی نشان میدهد که حدود 60 درصد حوزههای آبخیز و جنگلی استان در محدوده مناطق دارای آسیب پذیری متوسط تا خیلی زیاد قرار دارد. نتایج حاصل از بررسی جایگشت (Permutation) برای مدل فوق در تعیین عوامل موثر بر رخداد خشکسالی در استان کردستان نشان میدهد که عوامل جوی مانند بارندگی، دما، اقلیم و تبخیر و تعرق به ترتیب بیشترین تاثیر و کمترین تاثیر مربوط شاخص نرمال شده تفاوت پوشش زمین و شاخص تعادل جرم است. نتیجهگیری: نتایج مدل ترکیبی Bagging Random Forest برای استان کردستان نشان داد که مناطق دارای حساسیت بالا به خشکسالی بیشتر شرق و تا حدودی قسمتهای جنوبی این استان را در بر میگیرد. از آنجایی که اغلب حوضههای جنگلی و دارای مراتع مرغوب در غرب این استان قرار دارند؛ بنابراین حساسیت این مناطق به خشکسالی نسبت به دیگر مناطق در درجات پایینتری قرار میگیرد. نتایج ارزیابی نقشه پیشبینی مدل در مناطق غربی این استان که دارای جنگلها و مراتغ مرغوب هست، نشان داد که حوزههای دارای مناطق جنگلی نسب حوزههای آبخیز در شرایط بحرانیتری قرار دارد و اولویت برنامهریزیهای آینده باید در این مناطق باشد | ||
کلیدواژهها | ||
عوامل اقلیمی؛ مدلهای ترکیبی؛ مخاطرات طبیعی؛ شاخص جایگشت | ||
مراجع | ||
Ahmadalipour, A.; Moradkhani, H.; Multi-dimensional assessment of drought vulnerability in Africa: 1960–2100. Science of the Total Environment 2018, 644, 520-535. Ahmadi, A.; Noorali, H.; Campana, M.; Barroudi, M.; Analyzing the hydropolitical tensions of the Hirmand/Helmand River through the evaluation of land use changes using the SVM method. Human Geography Research 2023, 55(4), 225-243).In Persian( Ahmed, K.; Shahid, S.; Chung, E. S.; Wang, X. J.; Harun, S. B.; Climate change uncertainties in seasonal drought severity-area-frequency curves: Case of arid region of Pakistan. Journal of Hydrology 2019, 570, 473-485. Al-Qubati, A.; Zhang, L.; Pyarali, K.; Climatic drought impacts on key ecosystem services of a low mountain region in Germany. Environmental Monitoring and Assessment 2023, 195(7), 800. Anderegg, W.R.L.;. Anderegg, L.D.L.; and Huang, C.;. “Testing Early Warning Metrics for Drought-Induced Tree Physiological Stress and Mortality.” Global Change Biology 2019, 25: 2459–69. Ansari, A.; Rao, K. S.; Jain, A. K.; Ansari, A.; Formulation of multi-hazard damage prediction (MhDP) model for tunnelling projects in earthquake and landslide-prone regions: A novel approach with artificial neural networking (ANN). Journal of Earth System Science 2023, 132(4), 164. Azevedo, B. F.; Rocha, A. M. A.; Pereira, A. I., Hybrid approaches to optimization and machine learning methods: a systematic literature review. Machine Learning 2022, 1-43. Azizi, M.; Rostami, F.; & Heidari, R. H;. Evaluation of livelihood resilience of agroforestry system users in Paveh city in the face of drought. Forest Research and Development 2023, 9(1), 29-45. )In Persian( Bandak, I.; Karami, P.; Karaji, M. G.; Dragovich, D., Exclosure and Changes in Soil and Vegetation Properties in Different Land Utilization (1976–2021) in Kurdistan Grasslands, Iran. Journal of Soil Science and Plant Nutrition 2024, 1-13. Bordbar, M.; Aghamohammadi, H.; Pourghasemi, H. R.; Azizi, Z., Multi-hazard spatial modeling via ensembles of machine learning and meta-heuristic techniques. Scientific Reports 2022, 12(1), 1451. Breiman, L., Bagging predictors. Mach Learn 1996, 24:123–140 Gerdener, H.; Engels, O.; Kusche, J., A framework for deriving drought indicators from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE). Hydrol Earth Syst Sci 2020, 24(1):227–248. Gupta, N.; Kanungo, D. P.; Das, J., Multi-hazard susceptibility mapping of landslides and earthquakes in Bhagirathi Valley region of Uttarakhand Himalaya, India. Journal of Spatial Science 2024, 1-26. Hanifinia, A.; and Nazarnejad, H.; The Effect of Morphometry Indices on Improving the Performance of Data Mining Models for Landslide Sensitivity Zoning in Cherikabad Watershed, Urmia. Journal of Geography and Environmental Hazards 2022, 10(4), 47-68. )In Persian( Hanifinia, A.; Abghari, H., Predicting flood-prone areas using generalized linear and maximum entropy machine learning models. Journal of Natural Environmental Hazards 2025, 14(43), 19-34. )In Persian( Haidari, M.; Matinizadeh, M.; Pourhashemi, M.; Nouri, E.; Bagheri Delijani, N., Investigating changes in the physical and chemical characteristics of soil in control and dieback stands in Marivan county, Kurdistan province in Iran. Forest Research and Development 2024, 10(1), 95-111. IPCC., Climate Change. Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, Pachauri, R.K and Reisinger, A. (eds.)]. IPCC, Geneva 2007, Switzerland: 104. Jaferyan, E.; pilehvar, B.; & Tavakoli, M.; (). Physiological responses of mature Persian oak (Quercus brantii L.) under natural conditions to drought stress. Forest Research and Development 2024, 10(2), 167-181. )In Persian( Janizadeh, S.; Bateni, S. M.; Jun, C.; Im, J.; Pai, H. T.; Band, S. S.; Mosavi, A., Combination four different ensemble algorithms with the generalized linear model (GLM) for predicting forest fire susceptibility. Geomatics, Natural Hazards and Risk 2023, 14(1), 2206512. Khorrami, B.; Gündüz, O., Detection and analysis of drought over Turkey with remote sensing and model-based drought indices. Geocarto International 2022, 37(26), 12171-12193. Mani, Z. A.; Khorram-Manesh, A.; Goniewicz, K., Global health emergencies of extreme drought events: Historical impacts and future preparedness. Atmosphere 2024, 15(9), 1137. Mao, Y.; Nijssen, B.; Lettenmaier, D. P., Is climate change implicated in the 2013–2014 California drought? A hydrologic perspective. Geophysical Research Letters 2015, 42(8), 2805-2813. Massoudi, M.; Goodarzi, M.; Moini, A.; Motamedvaziri, B., Evaluation and Comparison of Different Meteorological Drought Indices and Determination of Relevant Index in Fars Province. Journal of Crops Improvement 2024, 26(3), 605-620. )In Persian( Mogholi, M., Evaluation and Modeling of Land Use Changes of Firozabad Using Multitemporal Satellate Imagery. Human Geography Research 2024, 56(2), 191-212 .)In Persian( Nazeri Tahroudi, M.; Ramezani, Y.; Ahmadi, F., Hydrogeological Drought Management Based on HDMI Multivariate Index. Environment and Water Engineering 2020, 6(4), 473-484. )In Persian( Park, H.; Kim, K.; Lee, D. K., Prediction of severe drought area based on random forest: Using satellite image and topography data. Water 2019, 11(4), 705. Rokach, L., "Ensemble-based classifiers". Artificial Intelligence Review 2010, 33 (1–2), 1–39. Rotello, C. M.; & Chen, T.; ROC curve analyses of eyewitness identification decisions: An analysis of the recent debate. Cognitive Research: Principles and Implications 2016, 1, 1-12. Saha, S.; Saha, A.; Hembram, T. K.; Kundu, B.; Sarkar, R., Novel ensemble of deep learning neural network and support vector machine for landslide susceptibility mapping in Tehri region, Garhwal Himalaya. Geocarto International 2022, 37(27), 17018-17043. Sheikh Oveisi, M.; Taheri, A.; Mirlotfi, P. R., Political and security approaches to drought in Sistan and tension with Afghanistan. Geography (Regional Planning) 2024, 143-158. )In Persian( Singh, P.; Kannaujiya, A. K.; Deep, A.; Singh, S.; Mohanty, T.; Prakash, K., Spatio‐temporal drought susceptibility assessment of Ken River Basin, Central India, and its evaluation through river's morphometry. Geological Journal 2023, 58(2), 755-779. Stephens, S.L.; Collins, B.M.; Biber, E.; and. Fulé, P.Z.; “U.S. Federal Fire and Forest Policy: Emphasizing Resilience in Dry Forests.” Ecosphere 2018, 7: 1–19. Talukdar, S.; Mankotia, S.; Shamimuzzaman, M.; Shahfahad, Mahato, S., Wetland‐inundated area modeling and monitoring using supervised and machine learning classifiers. Advances in remote sensing for natural resource monitoring 2021, 346-365. Torabinezhad, N.; Zarrin, A.; Dadashi-Roudbari, A., Analysis of Different Types of Droughts and Their Characteristics in Iran Using the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI). Water and Soil 2023, 37(3), 473-486. )In Persian( Wang, H.; Li, Y.; Huang, G.; Zhang, Q.; Ma, Y.; Li, Y., Development of a random-forest-copula-factorial analysis (RFCFA) method for predicting propagation between meteorological and hydrological drought. National Science Open 2024, 3(1), 20230022. Wang, Q.; Zhao, L.; Wang, M.; Wu, J.; Zhou, W.; Zhang, Q.; Deng, M., A random forest model for drought: Monitoring and validation for grassland drought based on multi-source remote sensing data. Remote Sensing 2022, 14(19), 4981. Yi, S.; Pei, W., Study on agricultural drought disaster risk assessment in Heilongjiang reclamation area based on SSAPSO optimization projection pursuit model. Environmental Monitoring and Assessment 2024, 196(5), 1-19. Yusof, M. K. T. M.; Rashid, A. S. A.; Apandi, N. M.; Khanan, M. F. B. A.; Rahman, M. Z. B. A., A review of the application of support vector machines in landslide susceptibility mapping. Disaster Advances 2023, 16(11), 71-83 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 58 |