مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

ارزیابی مدل‌های مختلف کریجینگ در درون‎یابی داده‌های رطوبت خاک جنگل‌های زاگرس (مطالعه موردی: منطقه شلم، ایلام)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه علوم جنگل، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران
2 گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: جنگل‌های زاگرس به‌عنوان یکی از مهم‌ترین اکوسیستم‌های جنگلی ایران، نقش حیاتی در حفظ منابع آبی، کربن و تنوع زیستی دارند. رطوبت خاک در این جنگل‌ها برای پایداری اکوسیستم، تغذیه آب‌های زیرزمینی، افزایش پوشش گیاهی و کنترل فرسایش خاک اهمیت زیادی دارد؛ اما اندازه‌گیری دقیق رطوبت خاک در این منطقه به دلیل وسعت، دشواری دسترسی و هزینه بالا چالش‌برانگیز است. در نتیجه، روش‌های پیشرفته درون‎یابی، مانند کریجینگ، برای تهیه نقشه‌های رطوبت خاک و مدیریت منابع زیست‌محیطی اهمیت زیادی یافته‌اند. با این حال، انتخاب نوع بهینه روش کریجینگ در شرایط مختلف توپوگرافی و اقلیمی همچنان چالشی پژوهشی است که نیاز به بررسی بیشتری دارد.
مواد و روش‌ها: در این پژوهش، ۶۰ نمونه خاک از عمق ۰ تا ۱۵ سانتی‌متری در مناطق مختلف با تراکم تاج‌پوشش متفاوت (باز و بسته) و در دو جهت شمالی و جنوبی و سه طبقه ارتفاعی (۱۷۵۰-۱۸۵۰ متر، ۱۸۵۰-۱۹۵۰ متر و ۱۹۵۰-۲۰۵۰ متر) از جنگل‌های زاگرس جمع‌آوری شد. برای تخمین و تهیه نقشه‌های توزیع مکانی رطوبت خاک، از روش‌های مختلف کریجینگ شامل کریجینگ ساده، کریجینگ معمولی و کریجینگ عمومی استفاده شد. هدف اصلی از به‌کارگیری این سه روش، مقایسه و تعیین بهترین روش و دستیابی به تخمین‌های دقیق‌تری از توزیع رطوبت خاک با استفاده از داده‌های محدود نمونه‌برداری و کاهش خطای تخمین بود. ارزیابی دقت مدل‌ها از طریق معیارهای آماری مانند ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین مطلق خطا (MAE) و ضریب تعیین (R²) صورت گرفت. در این ارزیابی، مدل با مقدار RMSE کمتر، به عنوان مدل دقیق‌تر در تخمین توزیع مکانی رطوبت خاک در نظر گرفته شد.
نتایج و بحث: نتایج نشان داد که جهت دامنه و تراکم تاج‌پوشش به طور معنی‌داری (P < 0.05) بر رطوبت وزنی خاک تأثیرگذار هستند. بیشترین میزان رطوبت وزنی خاک (حدود 46/12 درصد) در مناطق با تاج‌پوشش بسته و دامنه‌های شمالی مشاهده شد، که به طور چشمگیری بیشتر از مناطق با تاج‌پوشش باز و دامنه‌های جنوبی بود. این مسئله نشان‌دهنده اثر حفاظتی تاج‌پوشش بسته در حفظ رطوبت خاک است. همچنین، مقایسه مدل‌های درون‎یابی نشان داد که در دامنه‌های شمالی، کریجینگ ساده با واریوگرام خطی بهترین عملکرد را داشت و کمترین مقدار RMSE (معادل 79/0) را به دست آورد، که نشان‌دهنده کارایی این مدل در شرایطی با وابستگی خطی توزیع رطوبت به موقعیت مکانی است. از سوی دیگر، در دامنه‌های جنوبی، کریجینگ معمولی با واریوگرام نمایی با مقدار RMSE برابر با 44/0 دقت بالاتری ارائه داد که بیانگر آن است که در شرایطی که توزیع رطوبت پیچیدگی بیشتری دارد و به صورت غیرخطی تغییر می‌کند، استفاده از واریوگرام نمایی و کریجینگ معمولی می‌تواند نتایج بهتری در درون‎یابی فراهم کند.
نتیجه‌گیری: این پژوهش بر اهمیت انتخاب صحیح مدل‌های واریوگرام و تکنیک‌های درون‎یابی متناسب با ویژگی‌های خاص منطقه‌ای تأکید دارد. نتایج نشان می‌دهند که استفاده از یک روش ثابت درون‎یابی در تمامی مناطق لزوماً به نتایج بهینه منجر نخواهد شد. انتخاب روش مناسب می‌تواند تفاوت قابل‌توجهی در دقت پیش‌بینی رطوبت خاک ایجاد کند. به‌عنوان مثال، در مناطقی با تغییرات یکنواخت‌تر، کریجینگ ساده با واریوگرام خطی عملکرد بهتری دارد، در حالی که در مناطق با تغییرات سریع‌تر و در فواصل کوتاه‌تر، کریجینگ معمولی با واریوگرام نمایی دقت بیشتری نشان می‌دهد. بنابراین، پیشنهاد می‌شود که محققان با توجه به ویژگی‌های اقلیمی، توپوگرافی و پوشش گیاهی منطقه، از ترکیب روش‌های مختلف و بهینه درون‎یابی استفاده کنند. این رویکرد می‌تواند به کاهش خطاهای تخمینی، افزایش دقت نقشه‌های رطوبت خاک و درنهایت به بهبود مدیریت منابع طبیعی و اکوسیستم‌های جنگلی کمک کند. علاوه بر این، این مطالعه بر اهمیت تحلیل دقیق و انتخاب روش‌های آماری مناسب برای پیش‌بینی دقیق‌تر وضعیت رطوبت خاک تأکید دارد که به ویژه در مدیریت پایدار منابع طبیعی و حفاظت از محیط‌زیست در مناطق جنگلی نقش حیاتی دارند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Aazami, A., Hosseini, A., & Hoseinzadeh, J. (2018). The effect of depth and aspect on soil moisture in dieback affected Oak forests (Case study: Meleh Siah Forest, Ilam Province). Ecology of Iran Forest, 6(11), 41-50. https://doi.org/10.29252/ifej.6.11.41 (In Persian)
Akmal, K. (2023). The role of geographic information systems (GIS) in location-based decision making. Journal Informatic, Education and Management, 5(1), 26-30. https://doi.org/10.61992/jiem.v5i1. 73
Alavipanah, S. K., Matinfar, H. R., & Rafiei Emam, A. (2008). The application of information technology in earth sciences (digital soil mapping): radar, hyperspectral and multispectral remote sensing, geographic information systems (GIS), neural networks, fuzzy sets, and geostatistics. University of Tehran Press, (1st ed., p. 457). (In Persian)
Azizi, E., Tavakoli, M., Karimi, H., & Faramarzi, M. (2019). Evaluating the efficiency of the neural network compared to other methods in predicting drought in arid and semi-arid regions of western Iran. Arabian Journal of Geosciences, 12, 489. https://doi.org/10.1007/s12517-019-4654-z
Barry, R. P., & Hoef, J. (1996). Blackbox Kriging: Spatial prediction without specifying variogram models. Journal of Agricultural Biological and Environmental Statistics, 1(3), 297-322. https://doi.org/10.2307/1400521
Brus, D., & Heuvelink, G. (2007). Optimization of sample patterns for universal kriging of environmental variables. Geoderma, 138(1-2), 86-95. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2006.10.016
Cui, H., Stein, A., & Myers, D. (1995). Extension of spatial information, Bayesian kriging and updating of prior variogram parameters. Environmetrics, 6(4), 373-384. https://doi.org/10.1002/env.3170060406
Denkovski, D., Atanasovski, V., Gavrilovska, L., Riihijärvi, J., & Mähönen, P. (2012). Reliability of a radio environment map: Case of spatial interpolation techniques. 7th International ICST Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM), 248-253. https://doi.org/10.4108/ICST.CROWNCOM.2012.248452
Famiglietti, J.S., Ryu, D., Berg, A.A., Rodell, M., & Jackson, T.J. (2008). Field observations of soil moisture variability across scales. Water Resources Research, 44(1). https://doi.org/10.1029/2006WR005804
Fathizad, H., Karimi, H., & Taze, M. (2015). Study of different geostatistical algorithms for annual rainfall zoning in Ilam Province. Journal of Applied Research in Geographical Sciences, 14(35), 139-154. (In Persian)
Fathizadeh, O., Hosseini, S.M., Zimmermann, A., Keim, R.F., & Boloorani, A.D. (2017). Estimating linkages between forest structural variables and rainfall interception parameters in semi-arid deciduous oak forest stands. Science of the Total Environment, 601-602, 1824-1837. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.05.233
Geroy, I.J., Gribb, M.M., Marshall, H.P., Chandler, D.G., Benner, S.G., & McNamara, J.P. (2011). Aspect influences on soil water retention and storage. Hydrological Processes, 25(25), 3836-3842. https://doi.org/10.1002/hyp.8281
Ghaisvandi, A. (2013). GIS in natural studies. Scientific-Research Quarterly of Geographical Data (Sepehr), 22(85), 98-101.  https://doi.org/20.1001.1.25883860.1392.22.851.14.3 (In Persian)
Ghorbani, K., Salarjazi, M., & Farnia, E. (2018). Evaluation of the Empirical Bayesian Kriging method in groundwater level zoning. Journal of Water and Soil Conservation, 25(1), 165-182. https://doi.org/10.22069/jwsc.2018.13571.2826 (In Persian)
Goebes, P., Schmidt, K., Seitz, S., Both, S., Bruelheide, H., Erfmeier, A., Scholten, T., & Kühn, P. (2019). The strength of soil-plant interactions under forest is related to a Critical Soil Depth. Scientific Reports, 9, 8635. https://doi.org/10.1038/s41598-019-45156-5
Han, H., & Suh, J. (2024). Spatial Prediction of Soil Contaminants Using a Hybrid Random Forest–Ordinary Kriging Model. Applied Sciences, 14(4), 1666. https://doi.org/10.3390/app14041666
Hasanipak, A. (2007). Geostatistics. Tehran, University of Tehran Press. Pp 380.
Hayati, E., Abdi, E., Saravi, M., Nieber, J., Majnounian, B., Chirico, G., Wilson, B., & Nazarirad, M. (2018). Soil water dynamics under different forest vegetation cover: Implications for hillslope stability. Earth Surface Processes and Landforms, 43(10), 2106-2120. https://doi.org/10.1002/esp.4376
Heshmati, M., Gheitury, M., & Arabkhedri, M. (2020). Mitigating drought induced-mortality in the semiarid forests through runoff harvesting system; as a short-term adaptation measure. Desert, 25, 239-248. https://doi.org/10.22059/JDESERT.2020.79489
Heydari, M., Cheraghi, J., Omidipour, R., Mirab-Balou, M., & Pothier, D. (2021). Beta diversity of plant community and soil mesofauna along an elevational gradient in a mountainous semi-arid Oak forest. Community Ecology, 22, 165-176.  https://doi.org/10.1007/s42974-021-00046-7
Heydari, M., Karami, O., Rostami, N., & Faramarzi, M. (2020). Assessment of protected vs. degraded oak forests: A geostatistical approach based on soil and plant diversity. Journal of plant Ecosystem  conservation, 8(17), 195-218.
Hosseinqolizade, A., Zeaiean, P., & Beyranvand, P. (2020). Comparison of different retrieval temperature algorithms with different emissivity by using remote sensing images. Journal of Geographical Space, 72, 39-56. (In Persian)
Hosseinzadeh, J., Tongo, A., Najafifar, A., & Hosseini, A. (2018). Relationship between soil moisture changes and climatic indices in the MeleSiah Forest site of Ilam Province. Journal of Water and Soil, 32(4), 821-830. https://doi.org/10.22067/jsw.v32i4.71927 (In Persian)
Jamei, M., Mousavi, M., Alizadeh, A., & Irannejad, P. (2017). Validation of soil moisture retrievals from SMOS Microwave Satellite. Journal of Water and Soil, 31(2), 660-672. https://doi.org/10.22067/jsw.v31i2.59170
Khan, M., Almazah, M.M.A., Elahi, A., Niaz, R., Al-Rezami, A.Y., & Zaman, B. (2023). Spatial interpolation of water quality index based on Ordinary Kriging and Universal Kriging. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 14(1), 2190853. https://doi.org/10.1080/19475705.2023.2190853
Khatami, S., & Khazaei, B. (2014). Benefits of GIS Application in Hydrological Modeling: A Brief Summary. Journal of Water Management and research, 70, 41-49.
Laun, S., Rösch, N., Breunig, M., & Doori, M. A. (2016). Implementation of kriging methods in mobile GIS to estimate damage to buildings in crisis scenarios. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 41, 211-216. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b2-211-2016
Matheron, G. (2019). Kriging. In: Matheron's Theory of Regionalised Variables. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198835660.003.0004
Moradi, A., & Shabanian, N. (2023). Sacred groves: A model of Zagros forests for carbon sequestration and climate change mitigation. Environmental­ Conservation, 50(3), 163-168. https://doi.org/10.1017/S0376892923000127
Oliver, M., & Webster, R. (2014). A tutorial guide to geostatistics: Computing and modelling variograms and kriging. CATENA, 113, 56-69. https://doi.org/10.1016/j.catena.2013.09.006
Pan, X., Zhang, J., Huang, P., & Roth, K. (2012). Estimating field-scale soil water dynamics at a heterogeneous site using multi-channel GPR. Hydrology and Earth System Sciences, 16(11), 4361-4372. https://doi.org/10.5194/hess-16-4361-2012
Pelletier, J., Barron‐Gafford, G., Gutiérrez‐Jurado, H., Hinckley, E.S., Istanbulluoglu, E., McGuire, L., Niu, G., Poulos, M., Rasmussen, C., Richardson, P., Swetnam, T., & Tucker, G. (2018). Which way do you lean? Using slope aspect variations to understand Critical Zone processes and feedbacks. Earth Surface Processes and Landforms, 43(6), 1133-1154. https://doi.org/10.1002/esp.4306
Perrier, E., & Salkini, A. (1991). Soil Water Measurement. In: Perrier, E.R., Salkini, A.B., Ward, C.F. (eds) Supplemental Irrigation in the Near East and North Africa. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-011-3766-9_8
Premsudha, R., Kumar, K. D., Prasath, B. H., Sivabalan, M., & Prasath, N. (2024). Data Management System - Water Supply and Channeling with GIS Mapping. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 4(3), 101-105. https://doi.org/10.48175/ijarsct-18218
Rafiei, H., Jafari, A., Salimian, S., & Nateghi, M. B. (2018). Estimation of soil saturation moisture percentage using kriging and regression-kriging methods. First International Conference and Third National Conference on Sustainable Management of Soil and Environmental Resources. (In Persian)
Rebholz, B., & Almekkawy, M. (2020). Efficacy of Kriging interpolation in ultrasound imaging: Subsample displacement estimation. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2020, 2137-2141. https://doi.org/1109/EMBC44109.2020.9175457
Shabani, A., Matinfar, H. R., Arekhi, S., & Rahimi Harabadi, S. (2011). Modeling rainfall erosivity factor using geostatistic techniques (Case study: Ilam Dam watershed). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 2(2), 56-65. (In Persian)
Stateczny, A., & Włodarczyk-Sielicka, M. (2012). Test results of bathymetric data processing obtained by swath sounder GS+. Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej, 53(4), 105-118.
Taharin, M. R., & Roslee, R. (2021). The application of semi variogram and ordinary kriging in determining the cohesion and clay percentage distribution in hilly area of Sabah, Malaysia. International Journal of Design & Nature and Ecodynamics, 16(5), 525-53.  https://doi.org/10.18280/ijdne.160506
Tu, L., Ha, P., Tram, V., Thuy, N., Phuong, D., Nhat, T., & Loi, N. (2023). GIS application in environmental management: A Review. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Scienceshttps://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4957.
Varga, C., & Csiszér, L. (2020). The influence of slope aspect on soil moisture. Acta Universitatis Sapientiae, Agriculture and Environment, 12, 82-93. https://doi.org/10.2478/ausae-2020-0007
Wang, M., Shi, S., Lin, F., Hao, Z. Q., Jiang, P., & Dai, P. (2012). Effects of soil water and nitrogen on growth and photosynthetic response of Manchurian ash (Fraxinus mandshurica) seedlings in northeastern China. PLOS One, 7(2), e30754.  https://doi.org/10.1371/journal.pone.0030754
Yao, X., Fu, B., Lü, Y., Sun, F., Wang, S., & Liu, M. (2013). Comparison of four spatial interpolation methods for estimating soil moisture in a complex terrain catchment. PLOS One, 8 (1), e54660. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0054660
Yu, B., Liu, G., Liu, Q., Wang, X., Feng, J., & Huang, C. (2018). Soil moisture variations at different topographic domains and land use types in the semi-arid Loess Plateau, China. Catena, 165, 125-132. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.01.020
Zhang, J., Li, X., Yang, R., Liu, Q., Zhao, L., & Dou, B. (2017). An Extended Kriging method to interpolate near-surface soil moisture data measured by wireless sensor network. Sensors, 17(6), 1390. https://doi.org/10.3390/s17061390
دوره 5، شماره 2 - شماره پیاپی 16
تابستان 1404
صفحه 113-128

  • تاریخ دریافت 21 آبان 1403
  • تاریخ بازنگری 19 آذر 1403
  • تاریخ پذیرش 06 دی 1403