پیش بینی تغییرات کاربری جنگل در حوزه آبخیز چالوس رود

الموضوعات :

وجیهه قربان نیا خیبری ¹ , میر مهرداد میرسنجری ² , محسن آرمین ³

1 - دانشجوی دکتری محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه ملایر
2 - استادیار دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه ملایر
3 - استادیار دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، پژوهشکده منابع طبیعی و زیست محیطی، دانشگاه یاسوج

تاريخ الإرسال : 17 الجمعة , رجب, 1438 تاريخ التأكيد : 01 الإثنين , ذو القعدة, 1438 تاريخ الإصدار : 01 الأربعاء , ذو الحجة, 1438

الکلمات المفتاحية: کاربری اراضی, پایش تغییرات, حوزه آبخیز چالوس رود, پیش بینی, رگرسیون لجستیک,

ملخص المقالة :

تخریب جنگل، فرآیندهای حوزه آبخیز و چرخه های بیوشیمیایی را تحت تأثیر قرار می دهد و منجر به فرسایش خاک و کمبود آب در حوزه های آبخیز می شود. مطالعه حاضر با هدف بررسی تغییرات کاربری جنگل در حوزه آبخیز چالوس رود در غرب استان مازندران با استفاده از مدل ژئومد (Geomod) انجام شده است. در این تحقیق، ابتدا نقشه های کاربری جنگل در سال های 1987 و 2015 با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای تهیه شد. سپس نقشه مطلوبیت کاربری جنگل با برقراری رابطه رگرسیونی بین نقشه معیارهای مطلوبیت و نقشه تغییرات جنگل در دوره زمانی 1987-2015 تولید شد. در نهایت با استفاده از نقشه کاربری جنگل در سال 1987، نقشه مطلوبیت جنگل و تعداد پیکسل های تغییر یافته کاربری جنگل در فاصله زمانی سال های 1987 تا 2015، پیش بینی نقشه کاربری جنگل برای سال 2043 با استفاده از ژئومد انجام شد. همچنین با استفاده از تابع Validate و نقشه کاربری جنگل طبقه بندی شده سال 2015، به عنوان نقشه مرجع، و نقشه کاربری جنگل پیش بینی شده سال 2015 به عنوان نقشه مقایس ه ای، اعتبار نقشه تولیدی ارزیابی شد. نتایج نشان داد که وسعت کاربری جنگل در سال 1987، 2015 و 2043 به ترتیب 38683/65، 24864/35 و 15227/25 هکتار است به طوری که وسعت تغییرات کاربری جنگل در 28 سال گذشته و 28 سال آینده به ترتیب 35/72 و 38/76 درصد است. تغییرات جنگل در دوره زمانی 1987 تا 2015 به ترتیب تحت تأثیر عواملی مثل فاصله از جاده، تراکم پوشش جنگل، فاصله از روستا، شیب دامنه و ارتفاع از سطح دریا است. ضرایب Pseudo R2 و منحنی راک (ROC) به ترتیب 0/29 و 0/85 است که نشان‌دهنده توانایی مناسب مدل در برآورد تغییرات جنگل در 28 سال گذشته و توافق نسبی مدل بدست آمده با تغییرات واقعی است. در این مطالعه صحت نقشه های کاربری اراضی بدست آمده حدود 96 درصد بود که قابلیت مناسب مدل ژئومد در مدل سازی تغییرات کاربری زمین در حوزه آبخیز چالوس رود را نشان می دهد.

المصادر:

1. باقری، ر. و ش. شتایی جویباری. 1389. مدلسازی کاهش گستره جنگل با استفاده از رگرسیون لجستیک (مطالعه موردی: حوضه آبخیز چهل­چای استان گلستان). مجله جنگل ایران، 2(3): 243-252.

2. ضیاییان فیروز آبادی، پ.،  ع. ر. شکیبا، ع. ا. متکان و ع. صادقی. 1388. سنجش از دور (RS)، سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) و مدل سلول­های خودکار (CA) به عنوان ابزاری برای شبیه­سازی تغییرات کاربری اراضی شهری (مطالعه موردی: شهر شهرکرد). علوم محیطی، 7(1): 133-148.

3. گلدوی، س.، م. محمدزاده، ع. ر. سلمان ماهینی و ع. نجفی­نژاد. 1393. مدل­سازی تغییرات اراضی جنگلی با روش رگرسیون لجستیک در دوره زمانی 1988 - 2007 و پیش­بینی شرایط آینده این اراضی در منطقه گرگان. فضای جغرافیایی، 46(20): 51-70. 

4. Annunzio R, Sandker M, Finegold Y, Min Z. 2015. Projecting global forest area towards 2030. Forest Ecology and Management, 352: 124-133.

5. Brown S, Hall M, Andrasko K, Ruiz F, Marzoli W, Guerrero G, Masera O, Dushku A, DeJong B, Cornell J. 2007. Baselines for land-use change in the tropics: application to avoided deforestation projects. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 12(6): 1001-1026.

6. Cabral P, Zamyatin A. 2006. Three land change models for urban dynamics analysis in Sintra-Cascais area. In: Proceedings of First Workshop of the EARSEL SIG on Urban Remote Sensing: Challenges and solutions. Humboldt-Universität zu Berlin, 2-3 March.

7. Clark WA,  Hosking PL. 1986. Statistical methods for geographers (Chapter 13). New York. John Wiley and Sons, 528 pp.  

8. DeFries R, Belward A. 2000. Global and regional land cover characterization from satellite data: an introduction to the Special Issue. International Journal of Remote Sensing, 21(6-1): 1083-1092.

9. Dushku A, Brown S. 2003. Spatial modeling of baselines for LULUCF Carbon projects: The GEOMOD modeling approach. In: 2003 International Conference on Topical Forests and Climate Change:" Carbon Sequestration and the Clean Development Mechanism, Manila - October 21.

10. Echeverria C, Coomes DA, Hall M, Newton AC. 2008. Spatially explicit models to analyze forest loss and fragmentation between 1976 and 2020 in southern Chile. Ecological Modelling, 212(3): 439-449.

11. Helmer EH, Brown S, Cohen W. 2000. Mapping montane tropical forest successional stage and land use with multi-date Landsat imagery. International Journal of Remote Sensing, 21(11): 2163-2183.

12. Hill R. 1999. Image segmentation for humid tropical forest classification in Landsat TM data. International Journal of Remote Sensing, 20(5): 1039-1044.

13. Houghton RA. 1995. Land‐use change and the carbon cycle. Global Change Biology, 1(4): 275-287.

14. Lillesand TM, Keifer RW. 1994. Remote sensing and image interpretation. John Wiley and sons. 750 pp.

15. Miller A, Bryant E, Birnie R. 1998. An analysis of land cover changes in the Northern Forest of New England using multitemporal Landsat MSS data. International Journal of Remote Sensing, 19(2): 245-265.

16. Pontius RG, Agrawal A, Huffaker D. 2003. Estimating the uncertainty of land-cover extrapolations while constructing a raster map from tabular data. Journal of Geographical Systems, 5(3): 253-273.

17. Pontius RG, Cornell JD, Hall CA. 2001. Modeling the spatial pattern of land-use change with GEOMOD2: application and validation for Costa Rica. Agriculture, Ecosystems & Environment, 85(1): 191-203.

18. Pontius RG, Malanson J. 2005. Comparison of the structure and accuracy of two land change models. International Journal of Geographical Information Science, 19(2): 243-265.

19. Pontius RG, Schneider LC. 2001. Land-cover change model validation by an ROC method for the Ipswich watershed, Massachusetts, USA. Agriculture, Ecosystems & Environment, 85(1): 239-248.

20. Pontius RG. 2000. Quantification error versus location error in comparison of categorical maps. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(8): 1011-1016.

21. Pontius RG. 2002. Statistical methods to partition effects of quantity and location during comparison of categorical maps at multiple resolutions. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 68(10): 1041-1050.

22. Rashmi M, Lele N. 2010. Spatial modeling and validation of forest cover change in Kanakapura region using GEOMOD. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 38(1): 45-54.

23. Smits P, Dellepiane S, Schowengerdt R. 1999. Quality assessment of image classification algorithms for land-cover mapping: a review and a proposal for a cost-based approach. International Journal of Remote Sensing, 20(8): 1461-1486.

24. Soffianian A, Ahmadi Nadoushan M. 2010. Modelling urban changes using Geomod Model in Arak, Iran. 3^rd International Conference on Cartography and GIS. 15-20 June. Nessebar, Bulgaria.

25. Stow D. 1999. Reducing the effects of misregistration on pixel-level change detection. International Journal of Remote Sensing, 20(12): 2477-2483.

26. Wassenaar T, Gerber P, Verburg P, Rosales M, Ibrahim M, Steinfeld H. 2007. Projecting land use changes in the Neotropics: The geography of pasture expansion into forest. Global Environmental Change, 17(1): 86-104.

27. Ye B, Bai Z. 2007. Simulating land use/cover changes of Nenjiang County based on CA-Markov model. In: First IFIP TC 12 International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture (CCTA 2007), Wuyishan, China, August 18-20.