-
المقاله
1 - مدلسازی مطلوبیت رویشگاه گبر (Acacia tortilis (Forssk.) Hayne) با استفاده از روش حداکثر آنتروپی در استان هرمزگانسنجشازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی , العدد 1 , السنة 14 , تابستان 1402از عوامل مؤثر بر پراکنش گونههای گیاهی میتوان از اقلیم، خصوصیات خاک، توپوگرافی، کاربری اراضی و مجموع ارتباطات زیستی نام برد؛ که اقلیم یکی از مهمترین عوامل مؤثر در پراکنش گونههای گیاهی است. پژوهش حاضر بهمنظور پیشبینی پراکنش جغرافیایی گونه گبر (Acacia tortilis (Forss أکثراز عوامل مؤثر بر پراکنش گونههای گیاهی میتوان از اقلیم، خصوصیات خاک، توپوگرافی، کاربری اراضی و مجموع ارتباطات زیستی نام برد؛ که اقلیم یکی از مهمترین عوامل مؤثر در پراکنش گونههای گیاهی است. پژوهش حاضر بهمنظور پیشبینی پراکنش جغرافیایی گونه گبر (Acacia tortilis (Forssk.) Hayne)، یافتن عوامل محیطی مهم و بررسی دامنة تحمل گونهها نسبت به عوامل محیطی در استان هرمزگان انجام شد. با توجه به هدف، اطلاعات پوشش گیاهی و عوامل رویشگاهی از قبیل پستیوبلندی، اقلیم، زمینشناسی و خاک جمعآوری شد. نمونهبرداری از پوشش گیاهی به روش تصادفی- سیستماتیک از طریق پلاتگذاری در امتداد 4 ترانسکت 1000 -200 متری انجام شد. نقشة متغیرهای محیطی با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی تهیه شد. سپس نقشههای پیشبینی مربوط به پراکنش گونه با استفاده از روش مدلسازی آنتروپی حداکثر تهیه شد. دقّت مدلهای پیشبینی حاصل با استفاده از آماره AUC مورد ارزیابی قرار گرفت. بهطورکلی نتایج نشان داد، متغیرهای مجموع بارندگی گرمترین فصل سال، تغییرات فصلی بارندگی ( ضریب تغییرات)، مجموع بارندگی کم بارشترین فصل سال، میانگین دمای خشکترین فصل سال، میانگین گرمترین فصل سال، از مهمترین ویژگیهای اقلیمی تأثیرگذار بر پراکنش گونه گبر (Acacia tortilis (Forssk.) Hayne) هستند. نتایج این تحقیق میتواند راهگشای مشکلات پیش روی مدیریت رویشگاه باشد. درواقع هرگاه گونهای در اثر تخریب زیستگاه دچار تهدید شود، با شناخت عواملی که گونه به آنها وابستگی شدیدی دارد، میتوان طرحهای حفاظتی با توجه به نیازهای زیستگاهی گونه ارائه کرد. تفاصيل المقالة -
المقاله
2 - Application of Land Measurements for Detection the Climate Changes Impact on Vegetation Dynamics, Kermanshah Province, IranJournal of Rangeland Science , العدد 500 , السنة 1 , زمستان 2050Vegetation is an important component of terrestrial ecosystems whose changes are controlled by climate changes and human activities. In order to detection the climate changes impact on vegetation dynamics of Kermanshah province, Iran, this study was conducted using mult أکثرVegetation is an important component of terrestrial ecosystems whose changes are controlled by climate changes and human activities. In order to detection the climate changes impact on vegetation dynamics of Kermanshah province, Iran, this study was conducted using multi-time images of NDVI and EVI regarded as vegetation indices taken by Modis sensors. Also, the trend of changes in climatic parameters such as temperature and precipitation were used by Mann-Kendall test over 15 years (2006-2020). Finally, the correlation between vegetation and climatic parameters was examined. The result of 15-year changes in vegetation using two indicators of NDVI and EVI showed that the trend of vegetation in more than 59% of Kermanshah province has been decreasing. The trend of precipitation in more than 88% had decreased and the trend of temperature in the 98% area had increased. The correlation between vegetation obtained from NDVI and EVI indices with the climatic parameter showed a positive correlation between precipitation and vegetation and a negative correlation between temperature and vegetation in more than 80% and 59% of this province, respectively. The results of the correlation analysis of different landuse showed that in the barren lands and shrub lands, the positive correlations between precipitation and vegetation were stronger than the negative correlation between temperature and vegetation. In contrast, in grasslands and savannahs, the relationship between vegetation and temperature was stronger than that for precipitation. According to the results of this study, the climate changes and human activities are effective in control the trend of vegetation in different areas, which can be well demonstrated using the information obtained from remote sensing data. تفاصيل المقالة