مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

بررسی اثرات تغییرات کاربری اراضی بر دمای حوزه آبخیز شمالی استان ایلام

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مدیریت حوزه‌های آبخیز، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
3 دانشجوی دکتری حفاظت آب و خاک، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
4 دانشجوی دکتری علوم و مهندسی محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
چکیده
رشد سریع جمعیت، تغییرات کاربری اراضی و آلودگی‌های صنعتی و شهری در حال حاضر  از جمله مشکلات جدی است که توسط انسان به محیط طبیعی اعمال شده است. از طرفی تغییر دمای سطح زمین عاملی برای ارزیابی کیفیت زیستگاه به‌شمار می‌آید که از تغییر کاربری زمین الگو می‌گیرد. بنابراین ضرروت دارد پیوستگی بین دوره‌های کوتاه مدت تغییر کاربری و دمای سطح زمین بررسی گردد. این پژوهش با بررسی اثر کاربری اراضی بر خصوصیات دمایی طی دوره آماری 1398-1393 در حوزه آبخیز شمالی استان ایلام در دو بخش کوهستانی- دشتی و موقعیت صنعتی با وجود صنایع نفت و گاز، نقش کاربری­های مختلف را در منطقه مورد مطالعه بررسی می‌کند. برای تهیه نقشه‌های دما و کاربری اراضی از داده ماهواره‌ای لندست سنجنده ETM و MODIS با دقت مکانی به‌ترتیب 30 و 250 متری در گوگل ارث انجین (Google Earth Engine) از روش­های الگوریتم جنگل تصادفی و ماشین‌بردار استفاده شد. نتایج نشان داد که در طی شش سال مورد نظر، سطح کاربری­های آب، مرتع، اراضی کشاورزی و باغی به‌ترتیب 15/0، 87/3 و 42/3 درصد افزایش و سایر کاربری‌ها مانند جنگل و اراضی بایر به‌ترتیب 33/13 و 11/0 درصد کاهش داشته­اند. الگوریتم دمایی با استفاده از شاخص LST و ایجاد جزایر حرارتی نشان داد میانگین دمای منطقه در دوره پایه (سال 1393) معادل  02/31 درجه سانتی‌گراد بوده که در پایان دوره مورد بررسی به 88/31 درجه سانتی‌گراد رسیده و در طی شش سال 68/0 درجه سانتی‌گراد دما افزایش داشته است. با توجه به نتایج، اقلیم و کاربری اراضی متأثر از همدیگر بوده و هر کدام در ارتباط با دیگری اثرات خود را نشان می دهند.
کلیدواژه‌ها

Abo-Talebi, A., Goudarzi, S. & Pourghsemi Pourghsemi, H. R. (2018). Investigation of the possibility of landslide hazard mapping using the Random Forest algorithm (Case study: Sardarabad Watershed, Lorestan Province). Journal of Natural Environmental Hazards, 7(16), 45-64. (In Persian)
Amiri, R., Ali Mohammadi, A., Alavi Panah, S. K. & Aman Elahi, A. (2007). Study of spatio-temporal variability of heat in relation to land use / land cover in Tabriz urban area using thermal and reflective data TM and ETM + Landsat. Environmental Science, 33(43), 107-120. (In Persian)
Asadi, A., Hamzeh, S. & Kiavarz, M. (2020). Investigate the effects of land use and vegetation on urban heat islands using landscape measurements (Case Study: region 6 of Tehran). Human Geography Research, 52(2), 759-773. (In Persian)
Basukala, A. K., Oldenburg, C., Schellberg, J., Sultanov, M. & Dubovyk, O. (2017). Towards improved land use mapping of irrigated croplands: Performance assessment of different image classification algorithms and approaches. European Journal of Remote Sensing50(1), 187-201. https://doi.org/10.1080/22797254.2017.1308235
Canty, M. J. (2019). Image Analysis, Classification, and Change Detection in Remote Sensing: With Algorithms for Python. Crc Press. https://doi.org/10.1201/9780429464348
Chatterjee, S. & Gupta, K. (2021). Exploring the spatial pattern of urban heat island formation in relation to land transformation: A study on a mining industrial region of West Bengal, India. Remote Sensing Applications: Society and Environment23, 100581. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100581
Daatakullo, E, Forkuo, E. K., Biney, E., Harris, E. & Quaye-Ballard, J. A. (2021). The impact of land use and land cover changes on socioeconomic factors and livelihood in the Atwima Nwabiagya district of the Ashanti region, Ghana. Environmental Challenges5, 100226. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100226
Eshaghi, M. A. & Shataee joybari, S. (2016). Preparation map of forest fire risk using SVM, RF & MLP algorithms (Case Study: Golestan National Park, Northeastern Iran). Journal of Wood and Forest Science and Technology, 23(4), 133-154. (In Persian)
Fathizad, H., Safari, A., Bazgir, M. & Khosravi, G. R. (2017). Evaluation of SVM with Kernel method (linear, polynomial, and radial basis) and neural network for land use classification. Iranian journal of Range and Desert Research, 23(4), 729-743. (In Persian)
Guan, D., Li, H., Inohae, T., Su, W., Nagaie, T. & Hokao, K. (2011). Modeling urban land use change by the integration of cellular automaton and Markov model. Ecological Modelling222(20-22), 3761-3772. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.09.009
Hamzeh, S., Mijani, N. & Karimi Firozjaei, M. (2018). Modeling the relationship between land surface temperature, topography and vegetation cover using Landsat 8 satellite imagery. Physical Geography Research, 1(50), 31-50. (In Persian)
Harmay, N. S. M., Kim, D. & Choi, M. (2021). Urban Heat Island associated with Land Use/Land Cover and climate variations in Melbourne, Australia. Sustainable Cities and Society69, 102861. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102861
Jiang, J. & Tian, G. (2010). Analysis of the impact of land use/land cover change on land surface temperature with remote sensing. Procedia Environmental Sciences2, 571-575. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2010.10.062
Kazemi, M., Nafarzadegan, A. R. & Mohammadi, F. (2020). Studying changes in heat islands and land uses of the Minab city using the random forest classification approach and spatial autocorrelation analysis. The Journal of RS and GIS for Natural Resources, 10(4), 38-50. (In Persian)
Khedmatzadeh, A., mousavi, M. N., Mohamadi Torkamani, H. & Mohammadi, M. S. (2021). An Analysis of land use changes and thermal island formation in Urmia city exclusion using remote sensing. Journal of Regional Planning, 11(41), 119-134. https://doi.org/10.30495/jzpm.2021.3965 (In Persian)
Ozdogan, M. (2015). Image classification methods in land cover and land use. remotely sensed data characterization, cassification and accuracies, CRC Press, Boca Raton. https://doi.org/10.1201/b19294
Pourfarzaneh, S., Ziaeian, P. & Bahadori, M. (2012). Investigating the relationship between land use and land cover and thermal islands in Tehran. Geography, 11(39), 256-270. (In Persian)
Saher, R., Stephen, H. & Ahmad, S. (2021). Effect of land use change on summertime surface temperature, albedo, and evapotranspiration in Las Vegas Valley. Urban Climate39, 100966. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2021.100966
Shalaby, A. & Tateishi, R. (2007). Remote sensing and GIS for mapping and monitoring land cover and land-use changes in the Northwestern coastal zone of Egypt. Applied Geography27(1), 28-41. https://doi.org/10.30473/psp.2019.6069
Tan, J., Zheng, Y., Tang, X., Guo, C., Li, L., Song, G. & Chen, H. (2010). The urban heat island and its impact on heat waves and human health in Shanghai. International journal of biometeorology54(1), 75-84. https://doi.org/10.1007/s00484-009-0256-x
Vijayan, A., Maina, J. M., Lawson, R., Chang, H. C., Beaumont, L. J. & Davies, P. J. (2021). Land use planning to support climate change adaptation in threatened plant communities. Journal of Environmental Management298, 113533. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113533
Wang, S. Q., Zheng, X. Q., & Zang, X. B. (2012). Accuracy assessments of land use change simulation based on Markov-cellular automata model. Procedia Environmental Sciences13, 1238-1245. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2012.01.117
Wu, H., Lin, A., Xing, X., Song, D. & Li, Y. (2021). Identifying core driving factors of urban land use change from global land cover products and POI data using the random forest method. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation103, 102475. https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102475
Xiao, J. & Moody, A. (2005). A comparison of methods for estimating fractional green vegetation cover within a desert-to-upland transition zone in central New Mexico, USA. Remote Sensing of Environment98(2-3), 237-250. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.07.011
Yang, Y. (2021). Evolution of habitat quality and association with land-use changes in mountainous areas: A case study of the Taihang Mountains in Hebei Province, China. Ecological Indicators129, 107967. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107967
Zandi, R., Karami, M. & Taheri, J. (2020). The role of land use changes in spatial form of heat islands in Mashhad city. Quartely Journal of Physical Development Planning, 4(16), 95-106. https://doi.org/10.30473/psp.2020.6590. (In Persian)
Zhan, Q., Meng, F. & Xiao, Y. (2015). Exploring the relationships of between land surface temperature, ground coverage ratio and building volume density in an urbanized environment. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences40(7), 255. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-7-W3-255-2015
Zhou, N., Hu, X., Byskov, I., Næss, J. S., Wu, Q., Zhao, W. & Cherubini, F. (2021). Overview of recent land cover changes, forest harvest areas, and soil erosion trends in Nordic countries. Geography and Sustainability2(3), 163-174. https://doi.org/10.1016/j.geosus.2021.07.001
Zou, Z., Yan, C., Yu, L., Jiang, X., Ding, J., Qin, L. & Qiu, G. (2021). Impacts of land use/land cover types on interactions between urban heat island effects and heat waves. Building and Environment204, 108138. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.108138

  • تاریخ دریافت 08 آبان 1400
  • تاریخ بازنگری 25 آذر 1400
  • تاریخ پذیرش 27 آبان 1400