مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

ارزیابی اثرات تغییر کاربری اراضی بر نگهداشت خاک با استفاده از مدل InVEST

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان، ایران.
2 گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه گرگان، ایران.
3 گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه ملایر، ایران.
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: خدمات بوم‌سازگان به عنوان منافع مستقیم و غیرمستقیم حاصل از طبیعت، نقش بسیار مهمی در پایداری محیط‌زیست و مدیریت منابع طبیعی ایفا می‌کنند. یکی از این خدمات حیاتی، نگهداشت رسوب است که در فرآیند کاهش فرسایش خاک، حفظ حاصلخیزی، افزایش عمر مفید سدها و کنترل سیلاب‌ها اهمیت بالایی دارد. تغییر کاربری اراضی، به عنوان یکی از مهم‌ترین عوامل انسانی مؤثر بر بوم­سازگان­ها، می‌تواند تأثیرات چشم‌گیری بر این خدمت بگذارد. در دهه‌های اخیر، به دلیل عواملی نظیر رشد جمعیت، تغییرات اقلیمی، افزایش تقاضا برای غذا و انرژی، گسترش شهرنشینی و توسعه کشاورزی و صنعت، تغییرات قابل‌توجهی در الگوی کاربری اراضی در بسیاری از مناطق رخ داده است. این تغییرات منجر به برهم خوردن تعادل عملکردهای بوم‌سازگان و تشدید فرسایش و رسوب در حوزه‌های آبخیز شده‌اند. در این راستا، استفاده از مدل‌های مکانی و فرآیندمحور مانند مدل InVEST، با توانایی شبیه‌سازی ساده، اما مؤثر خدمات بوم­سازگان و طراحی سناریوهای مختلف مدیریتی، رویکردی کاربردی به شمار می‌رود. پژوهش حاضر با هدف بررسی اثر تغییرات کاربری اراضی بر خدمت بوم‌سازگان نگهداشت رسوب، برای نخستین‌بار در حوزه آبخیز بازفت، واقع در بالادست سد کارون ۴، و با بهره‌گیری از ماژول نسبت تحویل رسوب (SDR) مدل InVEST انجام شد.
مواد و روش‌ها: محدوده مورد مطالعه، حوزه آبخیز بازفت واقع در بخش بالادست حوزه کارون شمالی است که با ویژگی‌هایی نظیر اقلیم کوهستانی، شیب متوسط ۴۵ درصد و بارندگی سالانه حدود ۷۶۶ میلی‌متر شناخته می‌شود. برای تحلیل تغییرات کاربری اراضی، تصاویر ماهواره‌ای لندست مربوط به سال‌های ۲۰۰۱ و ۲۰۲۱ با استفاده از الگوریتم حداکثر احتمال و نرم‌افزارهای ENVI و ArcGIS طبقه‌بندی شدند. برای پیش‌بینی تغییرات آتی در افق ۱۴۲۰، از ابزار Scenario Generator بهره‌گیری شد که بر پایه تحلیل تناسب اراضی و با مشارکت کارشناسان محلی، سناریوهای تغییر کاربری را مدل‌سازی می‌کند. در ادامه، مدل SDR برای برآورد نسبت تحویل رسوب پیاده‌سازی گردید. ورودی‌های مدل شامل نقشه‌های کاربری اراضی، ارتفاع، فاکتورهای R، K، LS، C و P و همچنین پارامترهای مربوط به واسنجی مدل بودند. برای محاسبه فاکتورهای اکولوژیکی از روش‌هایی نظیر شاخص NDVI و ماتریس‌های AHP استفاده شد. نتایج مدل‌سازی شامل نقشه‌های هدررفت خاک، انتقال رسوب، توان نگهداشت خاک و تحلیل فضایی خدمات بوم­سازگانی بود که به‌صورت مکانی در سطح پیکسل در کل حوزه تهیه شد.
نتایج و بحث: نتایج نشان داد که کاربری‌های انسانی مانند کشاورزی دیم، کشاورزی آبی و مناطق مسکونی روند افزایشی داشته‌اند، در حالی‌که پوشش‌های طبیعی نظیر جنگل‌های متراکم و مراتع متراکم کاهش یافته‌اند. بیشترین افزایش مربوط به کشاورزی دیم و مناطق مسکونی به مقدار 9/25 و07/63 درصد در سال­های 1400-1380 و در ادامه به مقدار 21.7 و 20.91 درصد برای دوره 1400 تا 1420 پیش­بینی گردید. بیشترین کاهش مربوط به جنگل‌های متراکم و مراتع متراکم به ترتیب53/7- و 07/9- درصد در سال 1380-1400 بوده است. نتایج مدل SDR نشان داد مقادیر پتانسیل هدررفت خاک، صادرات رسوب و رسوب ته­نشین شده تحت اثر تغییر کاربری اراضی به ترتیب 0.56، 1.01 و 0.16 درصد نسبت به شرایط فعلی حوزه افزایش خواهد یافت. این نتایج حاکی از آن است که ادامه روند گسترش کاربری‌های انسانی می‌تواند در بلندمدت منجر به کاهش توان بوم­سازگان در کنترل فرسایش و رسوب شود. یافته‌های مطالعه با نتایج پژوهش‌های مشابه همخوانی دارد و اهمیت مدیریت پایدار کاربری اراضی را برجسته می‌سازد.
نتیجه‌گیری: نتایج این پژوهش نشان داد که کاهش پوشش‌های گیاهی، به‌ویژه جنگل‌ها و مراتع، عملکرد خدمات بوم­سازگانی در تنظیم فرسایش و رسوب را تضعیف می‌کند. تحلیل مبتنی بر مدل SDR در چارچوب InVEST بیانگر آن است که تغییرات کاربری زمین نقشی تعیین‌کننده در افزایش یا کاهش کارایی تنظیمی بوم‌سازگان دارند؛ بنابراین، اتخاذ سیاست‌های مبتنی‌بر حفاظت از پوشش‌های طبیعی و بهره‌گیری از ابزارهای مدل‌سازی فضایی برای برنامه‌ریزی مدیریت پایدار منابع طبیعی، ضرورتی اجتناب‌ناپذیر است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Afifi M E. (2020). Modeling land use changes using Markov chain model and LCM model. Journal of Applied researches in Geographical Sciences, 20(56), 141-158. https://doi.org/10.29252/jgs.20.56.141
Al-Ahmadi, F.S., & A.S. Hames. (2009). Comparison of four classification methods to extract land use and land cover from raw satellite images for some remote arid areas. Kingdom of Saudi Arabia. Earth Science, 20, 167–191. https://doi.org/10.4197/Ear.20-1.9
Asadolahi, Z., & Norozi nazar, M. (2020). Quantification of the ecosystem service of erosion control under the influence of climate change in the Gorgan Rud watershed. Environmental research, 11(21), 3-16. https://doi.org/20.1001.1.20089597.1399.11.21.2.1 (In Persian)
Asadolahi, Z., Salmanmahiny, A., & Mirkarimi, H. (2015). Modeling the supply of sediment retention ecosystem service (Case study: eastern part of Gorgan-rud watershed). Environmental Erosion Research Journal, 5(3), 961-75. https://doi.org/20.1001.1.22517812.1394.5.3.6.6 (In Persian)
Bai, Y., Ochuodho, T. O., & Yang, J. (2019). Impact of land use and climate change on water-related ecosystem services in Kentucky, USA. Ecological Indicators, 102, 51-64. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.01.079
Barzali, M., Azimi, M., Abdolhoseini, M., & Lotfi, A., (2022). Evaluating rangeland ecosystem services from the perspective of sediment retention potential using the InVEST software package (Case study: Atrak watershed). Iranian Rangeland and Desert Research, 29(1), 133-144. https://doi.org/10.22092/ijrdr.2022.126019 (In Persian)
Bogdan, S. M., Pătru-Stupariu, I., & Zaharia, L. (2016). The assessment of regulatory ecosystem services: the case of the sediment retention service in a mountain landscape in the southern Romanian Carpathians. Procedia Environmental Sciences, 32, 12-27. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.008
Borselli, L., Cassi, P., & Torri, D. (2008). Prolegomena to sediment and flow connectivity in the landscape: A GIS and field numerical assessment. Catena, 75, 268–277. https://doi.org/10.1016/j.catena.2008.07.006
Cavalli, M., Trevisani, S., Comiti, F., & Marchi, L. (2013). Geomorphometric assessment of spatial sediment connectivity in small Alpine catchments. Geomorphology, 188, 31–41. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.05.007
Daneshi, A., Najafinezhad, A., Panahi, M., & Zarandian, A. (2020). Predicting land use change effects on habitat quality of Narmada Dam Basin in Golestan Province. Journal of Degradation and Rehabilitation of Natural Land, 1(1), 120-130. (In Persian)
Deng, Z., Zhu, X., He, Q., & Tang, L. (2019). Land use/land cover classification using time series Landsat 8 images in a heavily urbanized area. Advances in Space Research, 63, 2144-2154. https://doi.org/10.1016/j.asr.2018.12.005
Deore, M.S.J. (2005). Prioritization of Micro-watershed of Upper Bhama Basin on the Basis of Soil Erosion Risk Remote Sensing and GIS Technology. Doctoral Dissertation, University of Pune Pune.
Falahatkar, S., Hosseini, S.M., Salman Mahiny, A.R., & Ayoubi, S. (2016). Prediction of land use/cover change by using LCM model (Case study in Iran). Environmental Researches, 7(13), 163–174. (In Persian)
Fu, Q., Li, B., Hou, Y., Bi, X., & Zhang, X. (2017). Effects of land use and climate change on ecosystem services in central Asia’s arid regions: a case study in Altay Prefecture, China. Science of the Total Environment, 607, 633-646. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.06.241
Haghdadi, M., Heshmati, GH. A., & Azimi, M.S. (2018). Assessment of water yield service on the basis of InVEST tool (Case study: Delichai watershed). Journal of Water and Soil Conservation, 25(4), 275-290. https://doi.org/10.22069/jwsc.2018.14361.2910
Jensen, J. (2005). Introductory digital image processing: A remote sensing perspective (3rd.ed). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. 526 pp.
Kusi, K. K., Khattabi, A., & Mhammdi, N. (2023). Evaluating the impacts of land use and climate changes on water ecosystem services in the Souss watershed, Morocco. Arabian Journal of Geosciences, 16(2), 126. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11206-6
Lang, Y., Song, W., & Zhang, Y. (2017). Responses of the water-yield ecosystem service to climate and land use change in Sancha River Basin, China. Physics and Chemistry of the Earth, 101, 102–111. https://doi.org/10.1016/j.pce.2017.06.003
Lopez-vicente, M., Poesen, J., Navas, A., & Gaspar, L. (2013). Predicting runoff and sediment connectivity and soil erosion by water for different land use scenarios in the Spanish Pre-Pyrenees. Catena, 102, 62–73. https://doi.org/10.1016/j.catena.2011.01.001
Mather, A. S., 1999. Land Use and Cover Change, Land Use Policy, 16, 143.
Mohammadyari, F. (2023). Evaluation the effects of land use changes on ecosystem services based on the InVEST model (Case study: Chaharmahal and Bakhtiari province). Town and Country Planning, 15 (2), 327-342. https://doi.org/10.22059/jtcp.2023.365685.670408 (In Persian).
Nikkami, D. and Mahdian, M. H. (2015). Rainfall erosivity mapping in Iran. Watershed Engineering and Management6(4), 364-376. https://doi.org/10.22092/ijwmse.2015.100819 (In Persian).
Ochoa, V., & Urbina-Cardona, N. (2017). Tools for spatially modeling ecosystem services: publication trends, conceptual reflections and future challenges. Ecosystem Services, 26, 155-169. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2017.06.011
Renard, K.G., Foster, G.R., Weesies, G.A., McCool, D.K., & Yoder, D.C. (1997). Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). Washington, DC: United State Department of Agriculture.
Roose, E. (1996). Land Husbandry Components and Strategy. Rom. FAO.
Sahle, M., Saito,O., Fürst, C., & Yeshitela, K. (2019). Quantifying and mapping of water-related ecosystem services for enhancing the security of the food-water-energy nexus in tropical data–sparse catchment. Science of the Total Environment, 646, 573-586. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.07.347
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 Geography, 27 (2007), 28-41. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2006.09.004
Sharp, R., H.T. Tallis, T. Ricketts, A.D. Guerry, S.A. Wood, R. Chaplin-Kramer, E. Nelson, D. Ennaanay, S. Wolny, N. Olwero, K. Vigerstol, D. Pennington, G. Mendoza, J. Aukema, J. Foster, J. Forrest, D. Cameron, K. Arkema, E. Lonsdorf, C. Kennedy, G. Verutes, C.K. Kim, G. Guannel, M. Papenfus, J. Toft, M. Marsik, J. Bernhardt, R. Grif- fin, K. Glowinski, N. Chaumont, A. Perelman, M. Lacayo, L. Mandle, P. Hamel and A.L. Vogl. (2018). InVEST User's Guide. The Natural Capital Project, Stanford, 307 pp.
Sharp, R., Tallis, H.T., Ricketts, T., Guerry, A.D., Wood, S.A., Chaplin-Kramer, R., Nelson, E., Ennaanay, D., Wolny, S., Olwero, N., Vigerstol, K., Pennington, D., Mendoza, G., Aukema, J., Foster, J., Forrest, J., Cameron, D., Arkema, K., Lonsdorf, E., Kennedy, C., Verutes, G., Kim, C.K., Guannel, G., Papenfus, M., Toft, J., Marsik, M., Bernhardt, J., Grif- fin, R., Glowinski, K., Chaumont, N., Perelman, A., Lacayo, M., Mandle, L., Hamel, P. and Vogl, A.L. (2014). InVEST User's Guide. The Natural Capital Project, Stanford.
Singh, P., & Khanduri, K. ( 2011). Land use and land cover change detection through Remote Sensing & GIS technology: case study of pathankot and dhar kalan tehsils, Punjabl. International Journal of Geomatics and Geosciences, 4, 839-846.
Sougnez, N., Wesemael, B., & Vanacker, V. (2011). Low erosion rates measured for steep sparsely vegetated catchments in southeast Spain. Catena, 84, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.catena.2010.08.010
Vigerstol, K. L., & J. E. Aukema., (2011). A comparison of tools for modeling freshwater ecosystem services. Journal of Environmental Management, 92(10), 2403-2409. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2011.06.040
Vigiak, O., Borselli, L., Newham, L.T.H., Mcinnes, J., & Roberts, A.M. (2012). Comparison of conceptual landscape metrics to define hillslope-scale sediment delivery ratio. Geomorphology, 138, 74–88. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.08.026
Vogl, A., Tallis, H., Douglass, J., Sharp, R., Wolny, S., Veiga, F., Benitez, S., León, J., Game, E., Petry, P., Guimerães, J., Lozano, J.S. (2016). Resource Investment Optimization System (RIOS), Introduction and Theoretical Documentation. United Nations, Stanford (CA).
Wang, S., Hu, M., Wang, Y., & Xia, B. (2022). Dynamics of ecosystem services in response to urbanization across temporal and spatial scales in a mega metropolitan area. Sustainable Cities and Society, 77, 103561. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103561
Xie, Z., Li, X., Chi, Y., Jiang, D., Zhang, Y., Ma, Y., & Chen, S. (2021). Ecosystem service value decreasesmore rapidly under the dual pressures of land use change and ecological vulnerability: A case study inZhujiajian Island. Ocean & Coastal Management, 201, 105493. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2020.105493
Zabihi, M., Moradi, H., Khaledi Darvishan, A., & Gholamalifard, M. (2021). Application of InVEST ecosystem services model to prioritize sub-watersheds of Talar in term of soil erosion, sediment retention and yield. Environment and Water Engineering, 7(2), 293-303. https://doi.org/10.22034/jewe.2020.257980. 1470
Zarandian, A., Mohammadyari, F., Mirsanjari, M. M., & Visockiene, J. S. (2023). Scenario modeling to predict changes in land use/cover using Land Change Modeler and InVEST model: a case study of Karaj Metropolis, Iran. Environmental monitoring and assessment, 195(2), 273. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10740-2
Zhang, X., F. Zhang, Y. Qi, L. Deng, X. Wang & S. Yang. (2019). New research methods for vegetation information extraction based on visible light remote sensing images from an unmanned aerial vehicle (UAV). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 78, 215–226.  https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.01.001 

  • تاریخ دریافت 11 تیر 1404
  • تاریخ بازنگری 03 شهریور 1404
  • تاریخ پذیرش 19 شهریور 1404