| تعداد نشریات | 13 |
| تعداد شمارهها | 654 |
| تعداد مقالات | 6,811 |
| تعداد مشاهده مقاله | 9,644,699 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 9,089,806 |
ارزیابی خطر آتشسوزی جنگل با رویکرد مکانی و روش نسبت فراوانی مبتنی بر GIS در منطقه حفاظت شده بوزین و مرخیل | ||
| پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
| دوره 32، شماره 2، تیر 1404، صفحه 1-24 اصل مقاله (1.47 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2025.23752.2118 | ||
| نویسندگان | ||
| سهراب مرادی* 1؛ مجید پاتو2؛ ناصر احمدی ثانی3؛ جلال هناره4 | ||
| 1استادیار، گروه توسعه کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه پیامنور، تهران، ایران | ||
| 2استادیار، پژوهش، بخش تحقیقات جنگلها و مراتع، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان آذربایجان غربی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ارومیه، ایران. | ||
| 3دانشیار، دانشکده کشاورزی، آب، غذا و فراسودمندها، واحد مهاباد، دانشگاه آزاد اسلامی، مهاباد، ایران | ||
| 4استادیار، پژوهش، بخش تحقیقات جنگلها و مراتع، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان آذربایجان غربی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ارومیه، ایران | ||
| چکیده | ||
| سابقه و هدف: آتشسوزی یکی از مهمترین عوامل تخریب بومسازگانهای جنگلی است که میتواند آثار زیادی بر ساختار پوشش گیاهی، حاصلخیزی جنگل، تخریب خاک، ذخیره کربن و هجوم گونههای گیاهی بیگانه داشته باشد. ارزیابی دقیق خطر آتشسوزیها و پهنهبندی آن میتواند اهمیت کاربردی زیادی در پیشگیری از آتشسوزی و کاهش خسارات آن در راستای مدیریت مؤثر محیطزیست داشته باشد. ترکیب روش تصمیمگیری چندمعیاره و سامانه اطلاعات جغرافیایی روشی مؤثر برای تهیه نقشه خطر آتشسوزی است. روش نسبت فراوانی یکی از پرکاربردترین مدلهای آماری و روشهای تحلیل تصمیمگیری چندمعیاره است که در مدلسازی مخاطرات محیطی ازجمله آتشسوزی در جنگل کاربرد گستردهای دارد. هدف این پژوهش، تهیه نقشه خطر آتشسوزی جنگل و پهنهبندی آن با استفاده از روش نسبت فراوانی در محیط سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS) است. مواد و روشها: منطقه حفاظت شده بوزین و مرخیل واقع در زاگرس میانی - استان کرمانشاه به دلیل آتشسوزیهای متعدد سالیان اخیر بهعنوان منطقه مورد مطالعه انتخاب شد. عوامل تأثیرگذار بر وقوع آتشسوزی جنگل بر اساس نظر کارشناسان و مرور منابع شناسایی شدند. درمجموع 12 عامل شامل فاصله از جاده، فاصله از مناطق مسکونی، متوسط بارندگی سالیانه، متوسط دمای سالیانه، تراکم پوشش جنگلی، تراکم پوشش مرتعی، کاربری/پوشش اراضی، تراکم جمعیت، ارتفاع، شیب، جهت جغرافیایی و فاصله از رودخانهها شناسایی شدند. محاسبه و تعیین اهمیت نسبی طبقات مختلف عوامل تأثیرگذار از طریق روش نسبت فراوانی بر مبنای تطبیق نقشه سطوح سوختهشده با نقشه طبقات عوامل مؤثر در آتشسوزی صورت گرفت. در نهایت نقشه پهنهبندی خطر آتشسوزی با رویهمگذاری نقشههای رقومی عوامل تأثیرگذار در محیط نرمافزار ArcGIS بدست آمد و با روش بهینهسازی Jenks در پنج رده خطر (خیلی کم تا خیلی زیاد) طبقهبندی شد. راستیآزمایی نتایج از طریق همپوشانی با آتشسوزیهای اتفاق افتاده در منطقه مورد مطالعه در فاصله سالهای 1402 – 1395 انجام شد. یافتهها: نقشه نهایی پهنهبندی خطر آتشسوزی در منطقه حفاظت شده بوزین و مرخیل نشان داد که 97/78 درصد منطقه مورد مطالعه در طبقه خطر زیاد (81/46 درصد) و خیلی زیاد (16/32 درصد) قرار گرفته است. همچنین بر اساس نتایج حاصل از رویهمگذاری نقشه مناطق آتشسوزی ثبتشده و نقشه پهنهبندی خطر آتشسوزی، 05/95 درصد آتشسوزیهای ثبتشده در طبقات با خطر زیاد (39/25 درصد) و خیلی زیاد (66/69 درصد) واقع شدهاند که میتواند بیانگر ارزیابی دقیق و صحت بالای نقشه پهنهبندی نهایی باشد. با بررسی مساحت نقشه پهنهبندی خطر آتشسوزی و نقشه مناطق آتشسوزی در طبقات مختلف خطر و محاسبه اهمیت نسبی هر یک از طبقات در منطقه مورد مطالعه، مشخص شد که طبقه خطر خیلی زیاد با اهمیت نسبی 17/2 دارای بیشترین اهمیت میباشد. نتیجهگیری: نقشه پهنهبندی نهایی، در اتخاذ تصمیمات مدیریتی صحیح برای اطفای آتشسوزی و همچنین برنامهریزی مطلوب برای استفاده از امکانات و بهکارگیری کارکنان و تمرکز تجهیزات لازم برای مقابله با آتشسوزیهای احتمالی در فصل آتشسوزی در مناطق با خطر زیاد آتشسوزی میتواند بسیار مؤثر واقع شود. این مطالعه اهمیت تهیه نقشه مناطق آتشسوزی و پهنهبندی خطر آتشسوزی را برجسته نمود که میتواند در راستای اقدامات پیشگیری و کنترلی اولویتبندی شده برای جلوگیری از تخریب جنگل در آینده مؤثر واقع شود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| خطر آتشسوزی جنگل؛ سیستم اطلاعات جغرافیایی؛ منطقه حفاظت شده بوزین و مرخیل؛ نسبت فراوانی | ||
| مراجع | ||
|
1.Ahmadi, D., Hosseini, V., & Mohammadi Samani, K. (2023). Comparison effect of prescribed heat on some chemical properties of soil under Persian oak (Quercus brantii Lindl.) in laboratory conditions. Iranian Journal of Forest. 14(4), 457-471. Doi: 10.22034/ijf.2022. 330327.1852. [In Persian] 2.Barlow, J., Lennox, G., Ferreira, J. et al. (2016). Anthropogenic disturbance in tropical forests can double biodiversity loss from deforestation. Nature. 535, 144-147. https://doi.org/10.1038/ nature18326.
3.Moradi, B., Ravanbakhsh, H., Meshki, A., & Shabanian, N. (2016). The effect of fire on vegetation structure in Zagros forests (Case Study: Sarvabad, Kurdistan province). Iranian Journal of Forest. 8(3), 381-392. [In Persian]
4.Podur, J., Martell, D. L., & Knight, K. (2002). Statistical quality control analysis of forest fire activity in Canada. Canadian Journal of Forest Research. 32, 195-205. https://doi.org/10.1139/x01-18.
5.Bo, M., Mercalli, L., Pognant, F., Berro, D. C., & Clerico, M. (2020). Urban air pollution, climate change, and wildfires: The case study of an extended forest fire episode in northern Italy favoured by drought and warm weather conditions, Energy Reports. 6(1), 781-786.
6.Law, B. E., Sun, O. J., Campbell, J., van Tuyl, S., & Thornton, P. E. (2003). Changes in carbon storage and fluxes in a chronosequence of ponderosa pine. Global Change Biology. 9(4), 510-524. https://doi.org/10.1046/j.1365-2486.2003. 00624.x. 7.Fornwalt, P. J., Kaufmann, M. R., Huckaby, L. S., Stoker, J. M., & Stohlgren, T. J. (2003). Nonnative plant invasions in managed and protected ponderosa pine/Douglas-fir forests of the Colorado Front Range. Forest Ecology and Management. 177(1-3), 515-527.
8.Zhao, P., Zhang, F., Lin, H., & Xu, S. (2021). GIS-based forest fire risk model: A case study in Laoshan National Forest Park. Nanjing. Remote Sensing. 13(18), 3704. https://doi.org/10.1016/ j.ejrs.2016.07.001. 9.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), 1333-154. Doi: 10.22069/jwfst. 2016.9297.1496. [In Persian] 10.Bentekhici, N., Bellal, S., & Zegrar, A. (2020). Contribution of remote sensing and GIS to mapping the fire risk of the Mediterranean forest case of the forest massif of Tlemcen (North-West Algeria). Nat Hazards. 104, 811-831. https://doi. org/10.1007/s11069-020-04191-6.
11.Sari, F. (2021). Forest fire susceptibility mapping via multi-criteria decision analysis techniques for Mugla, Turkey: a comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. Forest Ecology and Management. 480, 118644. https://doi.org/10.1016/j. foreco.2020.118644.
12.Sivrikaya, F., & Kucuk, O. (2022). Modeling forest fire risk based on GIS-based analytical hierarchy process and statistical analysis in the Mediterranean region. Ecological Informatics. 68, 101537. https:// doi.org/ 10.1016/ j.ecoinf.2021. 101537.
13.Abedi Gheshlaghi, H. A., Feizizadeh, B., & Blaschke, T. (2020). GIS-based forest fire risk mapping using the analytical network process and fuzzy logic. Journal of Environmental Planning and Management. 63(3), 481-499. https://doi. org/10.1080/09640568.2019.1594726.
14.Tuyen, T. T., Jaafari, A., Yen, H. P. H., Nguyen-Thoi, T., Van Phong, T., Nguyen, H. D., Van Le, H., Phuong, T. T. M., Nguyen, S. H., & Prakash, I. (2021). Mapping forest fire susceptibility using spatially explicit ensemble models based on the locally weighted learning algorithm. Ecological Informatics. 63, 101292. https://doi.org/10.1016/j. ejrs.2016.07.001. 15.Abdo, H. G., Almohamad, H., Al-Dughairi, A. A., & Al-Mutiry, M. (2022). GIS-based frequency ratio and analytic hierarchy process for forest fire susceptibility mapping in the Western Region of Syria. Sustainability. 14, 4668. https://doi.org/10.3390/su14084668. 16.Beygi Heidarlou, H., Banj Shafiei, A., & Erfanian, M. (2014). Forest fire risk mapping using analytical hierarchy process technique and frequency ratio method (Case study: Sardasht Forests, NW Iran). Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 22(4), 559-573. [In Persian] 17.Jaafari, A., & Mafi Gholami, D. (2017). Wildfire hazard mapping using an ensemble method of frequency ratio with Shannon’s entropy. Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 25(2), 232-243. Doi: 10.22092/ijfpr. 2017.111758. [In Persian] 18.Kayet, N., Chakrabarty, A., Pathak, Kh., Sahoo, S., Dutta, T., & Hatai, B. K. (2020). Comparative analysis of multi-criteria probabilistic FR and AHP models for forest fire risk (FFR) mapping in Melghat Tiger Reserve (MTR) forest. Journal of Forestry Research. 31, 565-579. https://doi.org/ 10.1007/s11676-018-0826-z.
19.De Santana, R., Delgado, R. C., & Schiavetti, A. (2021). Modeling susceptibility to forest fires in the Central Corridor of the Atlantic Forest using the frequency ratio method. Journal of Environmental Management. 296(113343), 1-10. https://doi.org/10. 1016/j.jenvman.2021.113343.
20.Eskandari, S., Pourghasemi, H. R., & Tiefenbacher, J. P. (2020). Relations of land cover, topography, and climate to fire occurrence in natural regions of Iran: Applying new data mining techniques for modeling and mapping fire danger. Forest Ecology and Management. 473, 118338. https://doi. org/10.1016/j.foreco.2020.118338.
21.Sagheb-Talebi, Kh., Sajedi, T., & Pourhashemi, M. (2013). Forests of Iran: A treasure from the past, a hope for the future. Springer.
22.Goshtasb, H., Ataei, F., Jahani, A., Sofi, M., & Ahmadi, N. (2016). The influence of vegetation characteristics on roe deer habitat selection in Bozin and Markheil Protected Area. Journal of Natural Environment, 69(3), 803-820. Doi: 10. 22059/jne.2016.61881.
23.Momeni, M., & Imeni Gheshlagh, S. (2019). The role of protected areas in the development of ecotourism (Case Study of Miankaleh Wildlife Refuge Using SWOT Model). Geography and Human Relationships. 2(1), 369-387. [In Persian]
24.McCarthy, C., Banfill, J., & Hoshino, B. (2021). National parks, protected areas, and biodiversity conservation in North Korea: opportunities for international collaboration. Journal of Asia-Pacific Biodiversity. 14, 290298. https://doi. org/10.1016/j.japb.2021.05.006.
25.Asadi, F., Etemad, V., Moradi, Gh., & Sepahvand, A. (2018). Effect of different irrigation and shade treatments on seedling production of Celtis caucasica Willd. Iranian Journal of Forest. 10(1), 67-77. [In Persian]
26.Khalili, F., Sadeghi, M., & Malekian, M. (2018). Habitat suitability modelling of Persian squirrel (Sciurus anomalus) in Zagros forests, western Iran. Journal of Wildlife and Biodiversity. 2(2), 56-64.
27.Sadeghi, M., Malekian, M., & Khodakarami, L. (2017). Forest losses and gains in Kurdistan province, western Iran: where do we stand? The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 20, 51-59. https://doi.org/10. 1016/j.ejrs.2016.07.001.
28.Mohammadi, F., Shabanian, N., Pourhashemi, H., & Fatehi, P. (2010). Risk zone mapping of forest fire using GIS and AHP in a part of the Paveh forests. Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 18(4), 586-569. [In Persian] 29.Eskandari, S., & Sarab, S. A. M. (2022). Mapping land cover and forest density in Zagros forests of Khuzestan province in Iran: A study based on Sentinel-2, Google Earth, and field data. Ecological Informatics. 70, 101727.
30.Ebrahimy, H., Rasuly, A., & Mokhtari, D. (2017). Development of a web GIS system based on the MaxEnt approach for wildfire management: A case study of East Azerbaijan. Ecopersia. 5(3), 1859-1873. http://dorl.net/dor/ 20.1001.1.23222700.2017.5.3.3.5. 31.Shafiei, A., Beygi Heidarlu, H., & Erfanian, M. (2015). Evaluating the fuzzy weighted linear combination method in forest fire risk mapping (Case study: Sardasht forests, West Azerbaijan province, IRAN). Journal of Wood and Forest Science and Technology. 22(3), 29-52. [In Persian]
32.Rasool, R., Fayaz, A., ul Shafiq, M., Singh, H., & Ahmed, P. (2021). Land use land cover change in the Kashmir Himalaya: Linking remote sensing with an indicator-based DPSIR approach. Ecological Indicators. 125, 107447. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107447.
33.Pham, Q. B., Ali, S. A., Parvin, F., Van On, V., Sidek, L. M., Durin, B., ... & Minh, N. N. (2024). Multi-spectral remote sensing and GIS-based analysis for decadal land use land cover changes and future prediction using random forest trees and artificial neural networks. Advances in space research. 74(1), 17-47. https://doi.org/10.1016/j. asr.2024.03.027. 34.Mahmoodi, M. A., Momeni, S., & Davari, M. (2019). Application of support vector machines for land use and land cover classification from Landsat ETM imagery. Water and Soil. 32(6), 1179-1190. https://doi.org/10. 22067/jsw.v32i6.72967. [In Persian]
35.Pande, C. B., Diwate, P., Orimoloye, I. R., Sidek, L. M., Pratap Mishra, A., Moharir, K. N., Pal, S. C., Alshehri, F., & Tolche, A. D. (2024). Impact of land use/land cover changes on evapotranspiration and model accuracy using Google Earth Engine and classification and regression tree modeling. Geomatics, Natural Hazards and Risk. 15(1), 2290350. https://doi. org/10.1080/19475705.2023.2290350. 36.Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T., Gholamnia, K., & Aryal, J. (2019). Forest fire susceptibility and risk mapping using social/infrastructural vulnerability and environmental variables. Fire. 2(3), 50. https://doi.org/10.3390/ fire2030050.
37.Anticona, A., Zuniga, C., Santos, A., Lorenzon, A., & Filho, P. (2023). GIS and fuzzy logic approach for forest fire risk modeling in the Cajamarca region, Peru. Decision Science Letters. 12(2), 353-368. 38.Jenks, G. F. (1967). The data model concept in statistical mapping. International yearbook of cartography. 7, 186-190.
39.Jaiswal, R. K., Mukherjee, S., Raju, K. D., & Saxena, R. (2002). Forest fire risk zone mapping from satellite imagery and GIS. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 4(1), 1-10. https://doi. org/10.1016/S0303-2434(02)00006-5. 40.Dong, X. U., Li-min, D. A. I., Guo-fan, S., Lei, T., & Hui, W. (2005). Forest fire risk zone mapping from satellite images and GIS for Baihe Forestry Bureau, Jilin, China. Journal of Forestry Research. 16(3), 169-174. https://doi. org/10.1007/BF02856809.
41.Polat, S., Ghasemi Aghbash, F., & Mahdavi, A. (2020). Forest fire hazard zone mapping in Ilam County forests. Forest Research and Development. 6(1), 135-152. Doi: 10.30466/jfrd. 2020.120830. [In Persian] 42.Alimahmoodisarab, S., Feghhi, J., & Khaje, S. (2018). Determination of the effective criteria of forest fire occurrence by using GIS and ANN (Case study: Golestan province). Journal of Wood and Forest Science and Technology. 25(2), 110-136. Doi: 10.22069/jwfst. 2018.5611.1339. [In Persian]
43.Veena, H. S., Ajin, R. S., Loghin, A. M., Sipai, R., Adarsh, P., Viswam, A., Vinod, P. G., Jacob, M. K., & Jayaprakash, M. (2017). Wildfire risk zonation in a tropical forest division in Kerala, India: A study using geospatial techniques. International Journal of Conservation Science. 8(3), 475-484.
44.Jaafari, A., Pazhouhan, I., & Bettinger, P. (2021). Machine learning modeling of forest road construction costs. Forests. 12(9), 1169. https://doi.org/10.3390/ f12091169.
45.Jaafari, A., Zenner, E. K., & Pham, B. T. (2018). Wildfire spatial pattern analysis in the Zagros Mountains, Iran: A comparative study of decision tree-based classifiers. Ecological Informatics. 43, 200-211. https://doi.org/10.1016/j. ecoinf.2017.12.006.
46.Geng, M., Ma, K., Sun, Y., Wo, X., & Wang, K. (2020). Changes of land use/cover and landscape in Zhalong wetland as “red-crowned cranes country”, Heilongjiang province, China. Global Nest Journal. 22(4), 477-483. https://doi.org/10.30955/gnj.003372.
47.Eskandari, S. (2017). A new approach for forest fire risk modeling using fuzzy AHP and GIS in Hyrcanian forests of Iran. Arabian Journal of Geosciences. 10, 190. https://doi.org/10.1007/s 12517-017-2976-2.
48.Biglari-Gholdare, S., Tahmasabi, P., Rahmani, M., Karimifam, A., & Golmohammadi Ghane, P. (2024). Assessment of forest fire risk in Mazandaran province using the Fuzzy AHP model. Ecology of Iranian Forest. 12(2), 88-103. https://doi.org/10.61186/ ifej.12.2.88. [In Persian]
49.Vadrevu, K. P., Eaturu, A., & Badarinath, K. V. (2010). Fire risk evaluation using multicriteria analysis case study. Environmental Monitoring and Assessment. 166(1-4), 223-239. https:// doi.org/ 10.1007/ s10661-009-0997-3.
50.Darvishi, L., Ghodskhah, M., & Gholami, V. (2013). A regional model for forest fire hazard zonation in forests of Dorud city (Case Study: Babahar region), Iranian Journal of Forest and Range Protection Research. 11(1), 10-20. https://doi.org/10.22092/IJFRPR.2013.106396. [In Persian]
51.Zarekar, A., Kazemi Zamani, B., Ghorbani, S., Ashegh Moalla, M., & Jafari, H. R. (2013). Mapping spatial distribution of forest fire using MCDM and GIS (Case study: Three forest zones in Guilan province). Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 21(2), 218-230. https://doi.org/10.22092/ IJFPR.2013.3854. [In Persian] 52.Tiwari, A., Shoab, M., & Dixit, A. (2021). GIS-based forest fire susceptibility modeling in Pauri Garhwal, India: a comparative assessment of frequency ratio, analytic hierarchy process, and fuzzy modeling techniques. Natural hazards. 105, 1189-1230. https://doi.org/ 10.1007/s11069-020-04351-8.
53.Pourtaghi, Z. S., Pourghasemi, H. R., & Rossi, M. (2015). Forest fire susceptibility mapping in the Minudasht forests, Golestan province, Iran. Environmental Earth Sciences. 73(4), 1515-1533. https:// doi.org/10.1007/s12665-014-3502-4.
54.Dashti, S., Amini, J., Ahmadi Sani, N., & Javanmard, A. (2022). Zoning areas prone to fire occurrences in the forest ecosystems of North Zagros (Case study: Sardasht forests in West Azarbaijan). Journal of Natural Environmental Hazards. 10(30), 105-126. https://doi. org/10.22111/JNEH.2021.34965.1683. [In Persian]
55.Mirdeylami, T., Shataee, Sh., & Kavousi, M. R. (2014). Forest fire risk zone mapping in the Golestan National Park using the weighted linear combination (WLC) method. Iranian Journal of Forest. 5(4), 377-390. [In Persian]
56.Pourtaghi, Z. S., Pourghasemi, H. R., Aretano, R., & Semeraro, T. (2016). Investigation of general indicators influencing forest fire and its susceptibility modeling using different data mining techniques. Ecological Indicators. 64, 72-84. https://doi.org/ 10.1016/j.ecolind.2015.12.030. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 22 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 21 |
||