
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 156 |
تعداد مقالات | 1,568 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,460,636 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,064,536 |
طبقه بندی حساسیت جنگلهای شهرستان لردگان براساس ویژگیهای ساختاری و بیوفیزیکی | ||
پژوهش و توسعه جنگل | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 26 اسفند 1403 | ||
نوع مقاله: علمی - پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.30466/jfrd.2024.55330.1726 | ||
نویسندگان | ||
داود مافی غلامی* 1؛ مینا رئیسی2؛ مژگان عباسی3 | ||
1گروه علوم جنگل، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران | ||
2دانشجوی دکتری مدیریت جنگل، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران. | ||
3گروه علوم جنگل، دانشکدۀ منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران. | ||
چکیده | ||
مقدمه و هدف: جنگلها در سراسر جهان به علت قرارگیری در معرض خطرات گوناگون به زیستبومهایی حساس و نیازمند به حفاظت تبدیل شدهاند. با در نظر گرفتن اینکه پیامدهای منفی تخریب و کاهش کیفیت جنگلها، همیشه به عنوان تهدیدات جدی برای زیستبومهای جنگلی شناخته میشوند، برنامهریزی و فراهم کردن ابزارهای موثر برای جلوگیری یا کاهش این تخریبها و شناسایی میزان حساسیت آنها، ضرورتی اجتنابناپذیر است. لذا هدف از این پژوهش طبقهبندی حساسیت جنگلهای شهرستان لردگان براساس ویژگیهای ساختاری رویشگاههای جنگلی و بیوفیزیکی (خصوصیات زمین ریختشناسی و آبشناختی) میباشد. مواد و روش: در پژوهش پیشرو درجه حساسیت رویشگاههای جنگلی شهرستان لردگان بر مبنای شاخصهای مهم ساختاری مربوط به سلامت جنگل (شاخص سطح برگ و تراکم جنگل)، شاخصهای فیزیوگرافی (شیب، جهت و ارتفاع) همراه با وضعیت بارندگی و کاربری/ پوشش اراضی طبقهبندی شدند. بدین منظور نقشههای مربوط شاخصهای ساختاری به همراه کاربری با استفاده از تصاویر ماهوارهای تهیه و صحتسنجی شدند. نقشهی شاخصهای فیزیوگرافی با استفاده از نقشه توپوگرافی استان تهیه شد و در ادامه متوسط بارندگی سالانه با استفاده از سری زمانی مقادیر بارندگی ماهانه مربوط به ایستگاههای سینوپتیک و بارانسنجی واقع و نزدیک در منطقه مورد مطالعه، محاسبه و پس از توسعه رابطه رگرسیونی، نرخ تغییرات سالانه این متغیر در هر ایستگاه بدست آمد و نقشهسازی شد. تمامی نقشههای مورد نیاز با استفاده از توابع موجود در نرم افزار ArcGIS 10.7، به رستر تبدیل و در چهار طبقه کم، متوسط، زیاد و خیلی زیاد طبقهبندی شدند. نقشههای طبقهبندی شده (استاندارد شده) شاخصها در وزن نسبی محاسبه شده با استفاده از روش دلفی ضرب شدند و نقشه طبقهبندی شده نمایه حساسیت در سطح رویشگاههای جنگلی بر اساس میانگین نقشههای وزندار محاسبه شد. در نهایت، همبستگی آماری (درجه تأثیر) میان نمایه حساسیت و شاخصها با استفاده از ضریب همبستگی پیرسون ارزیابی گردید. یافتهها: تلفیق نقشههای وزندار شاخصها، محاسبه و طبقهبندی نقشه نمایه حساسیت در سطح رویشگاههای جنگلی نشان داد که 18386.34 هکتار (14.44 درصد)، 48333.58 هکتار (37.96 درصد)، 38179.18 هکتار (30 درصد) و 22405.90 هکتار (17.60 درصد) از کل وسعت کل رویشگاه به ترتیب در طبقات با سطح حساسیت کم، متوسط، زیاد و بسیار زیاد قرار داشتند. تجزیه و تحلیل رابطه آماری (درجه تأثیر) میان نمایه حساسیت و شاخصها نشان داد که طیف تغییرات مکانی درجات حساسیت در گسترههای مختلف رویشگاه متأثر از همبستگی بالا و مستقیم آن با شاخصهای سطح برگ و درصد تراکم جنگل و همبستگی منفی (تأثیر منفی) مقادیر بارندگی است. همچنین تلفیق شاخصهای فیزیوگرافی (شیب، جهت و ارتفاع)، نشان داد که در صورت افزایش مقادیر این شاخصها به سمت حد آستانه (طبقات سه و چهار)، میزان حساسیت و آسیبپذیری رویشگاههای جنگلی نیز افزایش مییابد نتیجهگیری کلی: این پژوهش نشان داد که ارزیابی دقیق مکانی شاخصهای مربوط به حساسیت در رویشگاههای جنگلی لردگان با سلولهای شبکه 30 در 30 متر امکان تجزیه و تحلیل و توصیف رابطه میان شاخصهای حساسیت را امکانپذیر میسازد. روند افزایشی بودن متغیرهای اقلیمی و در ادامه تأثیر آنها بر افزایش میزان حساسیت و آسیبپذیری رویشگاههای جنگلی در بازه بلند مدت نشان میدهد که در سالهای آینده در صورت عدم نظارت و مدیریت، این جنگلها بیش از پیش تحت تأثیر تغییرات اقلیمی، مخاطرات طبیعی و انسانی قرار خواهند گرفت و در ادامه افت کیفیت و تخریب این جنگلها را به همراه خواهد داشت. پژوهشهای آینده میتواند با بررسی دو بعد اساسی دیگر آسیبپذیری (در معرض قرار گرفتن و ظرفیت سازشپذیری) در کنار بعد آسیبپذیری و توجه به نقش جوامع انسانی باتوجه به رویکرد سامانه زوجی اجتماعی- اکولوژیک صورت بگیرد و تصویر دقیقتری از میزان آسیبپذیری مناطق جنگلی ارائه دهد. | ||
کلیدواژهها | ||
آسیبپذیری؛ سنجش از دور؛ LAI | ||
مراجع | ||
Adger, W.N., Vulnerability. Global Environme-ntal Change 2006 16 (3), 268- 281. Amiri, T.; Banj Shafiei, A.; Erfanian, M.; Hosseinzadeh, O.; Beygi Heidarlou, H., Determining of effective criteria in locating firefighting station in forest. Forest Research and Development 2017 2 (4), 379-393 .(In Persian) Beygi Heidarlou, H.; Karamat Mirshekarlou, A.; Sasanifar, S.; Khezryan, B., Forest cover density mapping of Zagros forests using Landsat-9 imagery and hemispherical photographs. Forest Research and Develop-ment 2023 9 (1), 47-65 .(In Persian) Binh, T.N.K.D.; Vromant, N.; Hung, N.T.; Hens, L.; Boon, E.K., Land Cover Changes Between 1968 and 2003 In Cai Nuoc, Ca Mau Peninsula, Vietnam. Environ Dev Sustain 2005 7, 519- 536. Boyd, D.S.; Foody, G.M.; Curran, P.J.; Lucas, R.M.; Honzak, M., An assessment of radiance in Landsat TM middle and thermal infrared wavebands for the detection of tropical forest regeneration. International Journal of Remote Sensing 1996 17, 249- 261. Carranza-Ortiz, G.; Gómez-Mendoza, L.; Cae-tano, E.; Infante Mata, D., Vulnerability of human communities in Mexican mangrove ecosystems: An ecosystem-based adaptation approach. Investigaciones Geográficas 2018 (95), 1-18. Delpasand, S.; Maleknia, R.; Naghavi, H., Modelling of forest cover change to identify suitable areas for REDD+ projects (case study: Lordegan county). Forest Research and Development 2022 7 (4), 577- 594. (In Persian). Dintwa, K.F.; Letamo, G.; Navaneetham, K., Measuring social vulnerability to natural hazards at the district level in Botswana. Journal of Disaster Risk Studies 2019 11 (1), 1- 11. Ebi, K.L.; Kovats, R.S.; Menne, B., An approach for assessinghuman health vulnera-bility and public health interv-entionsto adapt to climate change. Environ Health Perspect 2006 114, 1930- 1934. Ellison, J.C., Vulnerability assessment of mangroves to climate change and sea-level rise impacts. Wetlands Ecology and Ma-nagement 2015 23 (2), 115- 137. Eslami-Andargoli, L.; Dale, P.; Sipe, N.; Chaseling, J., Mangrove expansion and rainfall patterns in Moreton Bay. Southeast Queensland, Australia 2009 2 (85), 292- 298. Fatahi, S.; Khoshdeli, f.; Taghizadegan, M.; Kanavati, N.; Darudi, M., Strategic problem analysis of the development of Chaharmahal and Bakhtiari province. Center for Strategic Studies 2016 1- 44. (In Persian). Gärtner, P.; Förster, M.; Kurban, A.; Kleins-chmit, B., Object based change detection of Central Asian Tugai vegetation with very high spatial resolution satellite imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2014 31, 110- 121. Gilman, E.L.; Ellison, J.; Duke, N.C.; Field, C., Threats to mangroves from climate change and adaptation options: a review. Aquatic botany 2008 89 (2), 237- 250. Gorelick, N.; Hancher, M.; Dixon, M.; Ilyushchenko, S.; Thau, D.; Moore, R., Google Earth Engine (GEE): Planetary-Scale Geospatial Analysis for Everyone. Journal of Remote Sensing of Environment 2017 202, 18- 27. Gualtieri, J.A.; Cromp, R.F., Support vector machines for hyperspectral remote sensing classification. In: Proceedings of the 27th AIPR Workshop: Advances in Computer Assisted Recognition, Washington, DC, 27 October. SPIE. Washington 1998, 221- 232. Hansen, M.C.; Roy, D.P.; Lindquist, E., Adusei, B.; Justice, C.O.; Altstatt, A., A method for integrating MODIS and Landsat data for systematic monitoring of forest cover and change in the Congo Basin. Remote Sensing of Environment 2008 112, 2495- 2513. Hilker, T.; Lyapustin, A.I.; Hall, F.G.; Myneni, R.; Knyazikhin, Y.; Wang, Y.; Tucker, C.J.; Sellers, P.J., On the measurability of change in Amazon vegetation from MODIS. Remote Sensing of Environment 2015 166, 233- 242. Huete, A.R., A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment 25 1988, 295- 309. Iranmanesh, Y.; Jahanbazi Gojani, H., Comparison of wild almond plantation on north and south aspects of degraded forest in Zagros region of Iran. Iranian Journal of Forest and Poplar Research 2007 15, 19-31. (In Persian). Jaafari, A.; Najafi, A.; Mafi-Gholami, D., Analytic network process (ANP) an approach to sustainable forest management in the zagros. Natural ecosystems of Iran 2011 2 (2), 1-10. (In Persian). Jamali, S.; Seaquist, J.; Eklundh, L.J., Automated mapping of vegetation trends with polynomials using NDVI imagery over the Sahel. Remote Sensing of Environment 2014 141, 79- 89. Jazirehi, H.M.; Ebrahimi Rastaghi, M., Silviculture of Zagros forests. Tehran university, 2004, p. 560. (In Persian). Jensen, J., Introductory digital image process-ing: A remote sensing perspective (3rd ed.), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2005, p. 526. Jin, X.; Jin, Y.; Mao, X., Ecological risk assessment of cities on the Tibetan Plateau based on land use/land cover changes Case study of Delingha City. Ecological Indicators 2019 101, 185- 191. Kelly, P.M.; Adger, W.N., Theory and practice in assessing vulnerability to climate change and facilitating adaptation. Clim Change 2000 47, 325- 352. Khoi, D.D.; Murayama, Y., Forecasting Areas Vulnerable to Forest Conversion in the Tam Dao National Park Region. Vietnam. Remote Sensing 2011 2 (5), 1249-1272. Koh, C.N.; Lee, P.F.; Lin, R.S., Bird species richness patterns of northern Taiwan: primary productivity, human population density, and habitat heterogeneity. Divers Distr 2006 12, 546- 554. Kumagai, K., Verification of the analysis method for extracting the spatial continuity of the vegetation distribution on a regional scale, Computers. Environment and Urban Systems 2011 35, 399- 407. Kumar, N.; Poonia, V.; Gupta, B.B.; Kumar Goyal, M., A novel framework for risk assessment and resilience of critical infrastructure towards climate change. Technological Forecasting and Social Change 2021 165, 120532. Lambin, E.F.; Meyfroidt, P., Global land use change, economic globalization, and the looming land scarcity. Proc Natl Acad Sci 2011 108 (9), 3465- 3472. Li, M.S.; Mao, L.J.; Shen, W.J.; Liu, S.Q.; Wei, A.S., Change and fragmentation trends of Zhanjiang mangrove forests in southern China using multi-temporal Landsat imagery (1977- 2010). Estuarine. Coastal and Shelf Science 2013 130, 111- 120. Lindner, M.; Maroschek, M.; Netherer, S.; Kremer, A.; Barbati, A.; Gonzalo, J.G.; Seidl, R.; Delzon, S.; Corona, P.; Kolstrom, M.; Lexer, M.J.; Marchetti, M., Climate change impacts, adaptive capacity, and vulnerability of Europ-ean forest ecosys-tems. Forest Ecology and Management 2010 259, 698- 709. Mafi-Gholami, D.; Feghhi, J.; Danehkar, A.; Yarali, N., Prioritizing stresses and distur-bances affecting mangrove forests using Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP). Case study: mangrove forests of Hormozgan Province, Iran. Advances in Environmental Sciences 2015a 7 (3), 442- 459. Mafi-Gholami, D.; Feghhi, J.; Danehkar, A.; Yarali, N., Classification and Prioritization of Negative Factors Affecting on Mangrove Forests Using Delphi Method (a Case Study: Mangrove Forests of Hormozgan Province, Iran). Advances in Bioresearch 2015b 6 (3). Mafi-Gholami, D.; Zenner, E.K.; Jaafari, A.; Bakhtiari, H.R.; Bui, D.T., Multi-hazards vulnerability assessment of southern coasts of Iran. Environmental Manage-ment 2019 252, 109628. Mafi-Gholami, D.; Jaafari, A.; Zenner, E.K.; Kamari, A.N.; Bui, D.T., Spatial modeling of exposure of mangrove ecosystems to multiple environmental hazards, Sci. Total Environ 2020a 740, 140167. Mafi-Gholami, D.; Jaafari, A. Zenner, E.K.; Kamari, A.N.; Bui, D.T., Vulnerability of coastal communities to climate change: thirty-year trend analysis and prospective prediction for the coastal regions of the Persian Gulf and the Gulf of Oman, Sci. Total Environ 2020b 741, 140305. Mafi-Gholami, D.; Jaafari, A., Mapping the sensitivity of mangroves of the Hormozgan Province to environmental hazards based on the canopy cover percentage. Forest Research and Development 2021 7 (1), 27-43. (In Persian). Mafi-Gholami, D.; Pirasteh, S.; Ellison, J.C.; Jaafari, A., Fuzzy-based vulnerability assessment of coupled social- ecological systems to multiple environmental hazards and climate change. Environmental Manag-ement 2021 299, 113573. Makhdoum, M.F., Degradation Model: A Quantitative EIA Instrument, Acting as a Decision Support System (DSS) for Environmental Management. Environ. Manage 2002 30 (1), 151- 156. Marston, C.G.; Aplin, P.; Wilkinson, D.M.; Field, R.; O’Regan, H.J., Scrubbing Up: Multi-Scale Investigation of Woody Encroachment in a Southern African Savannah. Remote Sensing 2017 9, 419. Matsushita, B.; Wei, Y.; Jin, C.; Yuyichi, O.; Guoyn, Q., Sensitivity of the Enhanced Vegetation Index (EVI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to topogra-phic effects: A case study in high-density Cypress forest. Sensors 2007. www.mdpi.org/sensors. McCoy, R.M., Field methods in remote sensing. Guilford Press: 2005. Michishita, R.; Jiang, Z.; Gong, P.; Xu, B., Bi-scale analysis of multitemporal land cover fractions for wetland vegetation mapping, ISPRS. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 2012 72, 1- 15. Mildrexler, D.; Yang, Z.; Cohen, W.B.; Bell, D.M., A forest vulnerability index based on drought and high temperatures. Remote Sensing of Environment 2016, 173, 25- 314. Mohammad nejad Kiasari, Sh.; Sagheb-Talebi, Kh.; Rahmani, R.; Adeli, E.; Jafari, B.; Jafarzadeh, H., Quantitative and qualitative evaluation of plantations and natural forest at Darabkola, east of Mazandaran. Forest and Poplar Research 2010 18 (3), 337-351. (In Persian). Mohammadi, A.; Khodabandehlou, B., Class-ification and assessment of land-use changes in Zanjan city using object-oriented analysis and Google Earth Engine (GEE) system. Geography and Environmental Planning 2020 31 (2), 25- 42. (In Persian). Nguyen, K.A.; Liou, Y.A., Mapping global eco-environment vulnerability due to human and nature disturbances. 2019 6, 862- 875. Nguyen, K.A.; Liou, Y.A.; Terry, J.P., Vulnerability of Vietnam to typhoons: A spatial assessment based on hazards, exposure and adaptive capacity. Science of The Total Environment 2019 10 (682), 31- 46. O’Connell, J.; Connolly, J.; Holden, N.M., A monitoring protocol for vegetation change on Irish peatland and heath. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 2014 31, 130- 142. Paul, A.; Deka, J.; Gujre, N.; Rangan, L.; Mitra, S., Does nature of livelihood regulate the urban community's vulnerability to climate change? Guwahati city, a case study from North East India. Environmental Manage-ment 2020, 251. Pellegrini, J.A.C.; Soares, M.L.G.; Chaves, F.O.; Estrada, G.C.D.; Cavalcanti, V.F., A method for the classification of mangrove forests and sensitivity/vulnerability analysis. Journal of Coastal Research 2009, 443- 447. Pettorelli, N.;Vik, J.O.; Mysterud. A.; Gaillard, J.M.; Tucker, C.J.; Stenseth. N.C., Using the satellite derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology and Evolution 2005 9 (20), 200- 216. Pokhriyal, P.; Rehman, S.; Areendran, G.; Raj, K.; Pandey, R.; Kumar, M.; Sahana, M.; Sajjad, H., Assessing forest cover vulner-ability in Uttarakhand, India using analytical hierarchy process. Modeling Earth Systems and Environment 2020 6, 821- 831. Polsky, C.; Neff, R.; Yarnal, B., Building comparable globalchange vulnerability asse-ssments: the vulnerability scoping diagram. Glob-al Environ Change 2007 17, 472- 485. Qi, J.; Chehbouni, A.; Huete, A.R.; Kerr, Y.H.; Sorooshian, S., A modified soil adjusted vegetation index. Remote Sensing of Envion-ment 1994 48, 119- 126. Rahmani, N.; Shahedi, K.; Mir yagoub Zadeh, M., The evaluation vegetation index used in remote sensing (Case Study Hrysk basin). Geomatics 2011, Tehran, National Cartographic Center, (In Persian). Ray, R.; Paul, A.K.; Basu, B., Application of supervised enhancement technique in monitoring the mangrove forest cover dynamics-a study on Ajmalmari reserve forest, Sundarban, West Bengal. Inter-national Journal of Geoscience and Remote Sensing 2013 2 (1), 16- 21. Rezaei, Y.; Fatemi, S.B. Basics of remote sensing. Free publications, 2022; p 350. (In Persian). Rikimaru, A., LAMDSAT TM data processing guide for forest canopy density mapping and monitoring model, In ITTO workshop on Utilization of Remote Sensing in Site Assessment and Planning for Rehabilitation of Logged-over Forest. 1996, 1- 8. Rouse, J.W.; Haas, R.H.; Schell, J.A.; Deering, D.W., Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS (Earth Resources Technology Satellite), Third ERTS (Earth Resources Technology Satellite) Sympo-sium, Greenbelt. 1973, 309- 317. Scholkopf, B.; Smola, A.J., Statistical learning and kernel methods. Cambridge, 2000, p. 29. Shao, Y.; Jiang, Q.O.; Wang, Ch.; Wang, M.; Xiao, L.; Qi, Y., Analysis of critical land degradation and development processes and their driving mechanism in the Heihe River Basin. Science of The Total Environment 2020 10 (716), 1- 11. Sharma, J.; Upgupta, S.; Kumar, R., Assessment of inherentvulnerability of forests at landscape level: a case study fromWestern Ghats in India. Mitig Adapt Strat Global Change 2015. Jennerjahn, T.C.; Gilman, E.; Krauss, K.W.; Lacerda, L.D.; Nordhaus, I.; Wolanski, E., Mangrove ecosystems under climate change. In Mangrove Ecosystems: A Global Bio-geographic Perspective. Springer, Cham 2017, 211- 244. Sharma, J.; Upgupta, S.; Jayaraman, M.; Chaturvedi, R.K.; Bala, G.; Ravindranath, N.H., Vulnerability of forests in India: a national scale assessment. Environmental management 2017 60 (3), 544- 553. Shirmohammadi, I.; Jahani, A.; Etemad, V.; Zargham, N.A.; Makhdom, M., Developm-ent Environmental Impact Assessment (EIA) on Karkas Protected Area by Using Destruc-tion. Environmental Researches 2016 7 (14), 91- 102. (In Persian). Smit, B.; Pilifosova, O., Adaptation to climate change in the context of sustainable develop-ment and equity. In: McCarthy, J.J.; Canziani, O.; Leary, N.A.; Dokken, D.J.; White K.S., (Eds.), Climate Change 2003: Impacts, Adaptation and Vulnerability. IPCC Working Group II. Cambridge University Press. Cambridge 2003, 877- 912. Spiekermann, R.; Brandt, M.; Samimi, C., Woody vegetation and land cover changes in the Sahel of Mali (1967- 2011). Inter-national Journal of Applied Earth Observa-tion and Geoinformation 2015 34, 113- 121. Statistical yearbook of the country, Iran Statistics Center. April 2019. 930 p. (In Persian). Turner, B.L.; Kasperson, R.E.; Matson, P.A.; McCarthy, J.J.; Corell, R.W.; Christensen, L.; Eckley, N.; Kasperson, J.X.; Luers, A.; Martello, M.L.; Polsky, C.; Pulsipher, A.; Schiller, A., A framework for vulnerability analysis in sustainability science. Roceed-ings of the National Academy of Sciences US 2003a 100, 8074- 8079. Turner, B.L.; Matson, P.A.; McCarthy, J.J.; Corell, R.W.; Christensen, L.; Eckley, N.; Hove-lsrud-Broda, G.K.; Kasperson, J.X.; Kasperson, R.E.; Luers, A.; Martello, M.L.; Mathiesen, S.; Naylor, R.; Polsky, C.; Pulsipher, A.; Schiller, A.; Selin, H.; Tyler, N., Illustrating the coupled humanenviron-ment system for vulnerability analysis: three case studies. Proceedings of the National Academy of Sciences US 2003b 100, 8080- 8085. Wossenyeleh, B.K.; Worku, K.A.; Verbeiren, B.; Huysmans, M., Drought propagation and its impact on groundwater hydrology of wetlands: a case study on the Doode Bemde nature reserve (Belgium). Natural Hazards and Earth System Sciences 2021 1 (21), 39- 51. Yaghmaei, L.; Khodagholi, M.; Soltani, S .; Saboohi, R., Effect of climatic factors on distribution of forest types using multivar-iate statistical methods. Forest 2009 1 (3), 239-251. (In Persian). | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 38 |