
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,489 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,607,021 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,199,461 |
تحلیل روند پوشش گیاهی با استفاده از سری زمانی NDVI ماهواره مودیس در شمال شرق ایران | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
دوره 29، شماره 1، فروردین 1401، صفحه 135-150 اصل مقاله (1.37 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2022.20208.3554 | ||
نویسندگان | ||
مرتضی دستی گردی1؛ مهدی نادی* 2؛ محمود رائینی سرجاز3؛ خدیجه کیاپاشا4 | ||
1دانشجوی کارشناسیارشد هواشناسی کشاورزی، گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران. | ||
2نویسنده مسئول، استادیار هواشناسی کشاورزی، گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران. | ||
3استاد هواشناسی کشاورزی، گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران. | ||
4دانشآموخته دکتری جنگلداری، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: پوشش گیاهی اهمیت زیادی در تأمین مواد آلی، تنظیم چرخه کربن و تبادل انرژی در سطح زمین دارد. در سالهای اخیر، تغییرات اقلیمی و گرمایش جهانی، رویدادهای مکرری مانند سیل، دما بالا و خشکسالی را ایجاد کرده که میتواند به اکوسیستمهای زمینی آسیب برساند. تغییرات آب و هوایی ناشی از تغییر اقلیم مستقیماً بر رشد پوشش گیاهی تأثیر میگذارد؛ از سوی دیگر، تغییرات پوشش گیاهی نیز با تنظیم آب، تبادل انرژی و غلظت دیاکسیدکربن به تغییرات آب و هوایی بازخورد نشان میدهد. مواد و روشها: در این پژوهش، که باهدف بررسی روند تغییرات پوشش گیاهی در منطقه موردمطالعه در طی دوره زمانی 2018-2001 صورت گرفت از دادههای سری زمانی ترکیبی 16 روزه MODIS-NDVI به نام MOD13Q1 با اندازه تفکیک مکانی 250 متر استفاده شد. جهت بررسی روند تغییرات پوشش گیاهی و معنیداریآن در این پژوهش، روش غیرپارامتری من-کندال به کار گرفته شد. همچنین ارتباط روند تغییرات پوشش گیاهی با ارتفاع نیز بررسی شد. یافتهها: نتایج این تحقیق نشان داد از کل مساحت منطقه موردمطالعه 52 درصد منطقه روند کاهشی پوشش گیاهی داشته و مابقی روند افزایش پوشش گیاهی را نشان داد که البته روند کاهش معنادار پوشش گیاهی در حدود 5 و 1 درصد به ترتیب در 36 و 32 درصد از منطقه رخداده است. همچنین 31 و 26 درصد از مساحت منطقه موردمطالعه دارای روند افزایش معنادار پوشش گیاهی در سطح 5 و 1 درصد بود. در بررسی ارتباط آماره z منکندال با ارتفاع نتایج نشان داد با افزایش ارتفاع آماره z منکندال افزایش مییابد و ضریب همبستگی ارتفاع با آماره z حدود 62/0 میباشد. در حقیقت روندهای مثبت معنادار پوشش گیاهی در ارتفاعات بالاتر و روندهای منفی معنادار پوشش گیاهی در ارتفاعات پایین رخ میدهد و بررسی محل تقاطع خطوط معناداری 95 و 99 درصد با خط برازش یافته به ترتیب ارتفاعات 2030 و 1860 متر برای روند معنادار مثبت در حد 95 و 99 درصد و ارتفاعات 670 و 840 برای روند منفی در حد 95 و 99 درصد به دست آمد به عبارتی در ارتفاعات بالای 2030 و 1860 متر روند تغییرات پوشش گیاهی مثبت و در ارتفاعات کمتر از 670 و 840 متری روند تغییرات پوشش گیاهی بهطور معناداری کاهشی است. نتیجهگیری: نتایج این پژوهش روند معنادار سبزینگی پوشش گیاهی را در ارتفاعات بیش از 2000 متر منطقه نشان داد که در حقیقت با افزایش دمای ناشی از تغییر اقلیم در ارتفاعات این امکان به وجود آمده که با افزایش طول دوره رشد و وقوع شرایط دمایی مناسب رشد در ارتفاعات شرایط زیستی برای رشد بیشتر گیاهان در ارتفاعات مناسب شده که این افزایش پوشش گیاهی بیشتر در شرق و شمال شرق منطقه موردمطالعه است. همچنین روند معنادار کاهش پوشش گیاهی در مناطق کم ارتفاع کمتر از 670 متر نیز می-تواند بهدلیل افزایش نیاز آبی گیاهان کم ارتفاع و وقوع تنش های دمایی در این نقاط باشد که این کاهشها بیشتر در نوار شرقی، جنوبی و ارتفاعات پایین منطقه موردمطالعه هست؛ اما بهنظر میرسد نقاط مابین این دو حد ارتفاعی روند معناداری در تغییرات پوشش گیاهی نداشتهاند. | ||
کلیدواژهها | ||
تغییر پوشش گیاهی؛ تحلیل روند؛ سری زمانی؛ من-کندال؛ MODIS-NDVI | ||
مراجع | ||
1.Fensholt, R., and Proud, S.R. 2012. Evaluation of earth observation based global long term vegetation trends comparing GIMMS and MODIS global NDVI time series. Remote Sensing of Environment. 119: 131-147.
2.Bonan, G.B. 2008. Forests and climate change: forcings, feedbacks, and the climate benefits of forests. Science.320: 1444-1449.
3.Craine, J.M., Nippert, J.B., Elmore, A.J., Skibbe, A.M., Hutchinson, S.L., and Brunsell, N.A. 2012. Timing of climate variability and grassland productivity. Proceedings of the National Academy of Sciences. 109: 9. 3401-3405.
4.Wang, D., and Alimohammadi, N. 2012. Responses of annual runoff, evaporation, and storage change to climate variability at the watershed scale. Water Resour. Res. 48: 5. 5546.
5.Zhou, L., Tian, Y., Myneni, R.B., Ciais, P., Saatchi, S., Liu, Y.Y., et al. 2014. Widespread decline of congo rainforest greenness in the past decade. Nature.509: 7498. 86-90.
6.Luo, L., Ma, W., Zhuang, Y., Zhang, Y., Yi, S., Xu, J., Zhang, Z. 2018. The impacts of climate change and human activities on alpine vegetation and permafrost in the Qinghai-Tibet Engineering Corridor. Ecological Indicators. 93: 24-35.
7.Pan, N., Feng, X., Fu, B., Wang, S., Ji, F., and Pan, S. 2018. Increasing global vegetation browning hidden in overall vegetation greening: Insights from time-varying trends. Remote Sensing of Environment. 214: 59-72.
8.Yang, J., Weisberg, P.J., and Bristow, N.A. 2012. Landsat remote sensing approaches for monitoring long-term tree cover dynamics in semi-arid woodlands: Comparison of vegetation indices and spectral mixture analysis. Remote Sensing of Environment. 119: 62-71.
9.Hashemi Darreh Badami, S., Nouraei Sefat, A., Karimi, S., and Theoretical, S. 2015. Analysis of the development trend of urban heat island in relation to land use change / cover using the time series of Landsat images. Remote Sensing and Geographic Information System in Natural Resources. 6: 3. 28-15. (In Persian(
10.Mirahsani, M., Salman Mahini, A.R., Sufyanian, A.R., Modares, R., Jafari, R., and Mohammadi, J. 2017. Evaluation of Vegetation Water Storage Index (VSWI) Time series images of Madis sensor in drought monitoring of Gavkhooni watershed, Journal of Applied Ecology. 4: 47-31. (In Persian (
11.Niromand, H., and Bozornia, M. 2010. Introduction to time series. Ferdowsi University of Mashhad. (In Persian)
12.Willis, K.S. 2015. Remote sensing change detection for ecological monitoring in United States protected areas. Biological Conservation. 182: 233-242.
13.Moradi, F., Mokhtari, M.H., and Ardakhni, A. 2013. "Compare of Techniques of urban areas and changes in land use optimization models to assess changes using remote sensing and GIS". International congress of Civil and Architectural Engineering Sustainable Urban Development. Tabriz. (In Persian)
14.Xiao, J., and Moody, A. 2005. Geographical distribution of global greening trends and their climatic correlates: 1982-1998. International Journal of Remote Sensing. 26: 11. 2371-2390.
15.De Beurs, K.M., and Henebry, G.M. 2005. Land surface phenology and temperature variation in the International Geosphere-Biosphere Program high-latitude transects. Global Change Biology. 11: 5. 779-790.
16.De Jong, R., de Bruin, S., de Wit, A., Schaepman, M.E., and Dent, D.L. 2011. Analysis of monotonic greening and browning trends from global NDVI time-series. Remote Sensing of Environment. 115: 2. 692-702.
17.Colditz, R.R., Ressl, R.A., and Bonilla-Moheno, M. 2015. Trends in 15-year MODIS NDVI time series for Mexico. In 8th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (MultiTemp). Jul. 22-24 Annecy, France, pp. 1-4.
18.Dastigerdi, M., Nadi, M., Raeini, M., and Kiapash, Kh. 2022 .Vegetation trend analysis using NDVI time series of Modis satellite in North Khorasan province. National Conference on Environmental Change using Remote Sensing Technology and GIS. Sari, Iran. (In Persian)
19.Kiapasha, K., Darvishsefat, A.A., Zargham, N., Attarod, P., Nadi, M., and Schaepman, M. 2017a. Greening trend in the Hyrcanian forests using NOAA NADVI time series during 1981-2012. Forest and Wood Products. 70: 3. 409-420. (In Persian)
20.Kiapasha, K., Darvishsefat, A., Julien, Y., Sobrino, J., Zargham,N., Attarod, P., Schaepman, M. 2017b. Trends in Phenological Parameters and Relationship Between Land Surface Phenology and Climate Data in the Hyrcanian Forests of Iran. In IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10: 11. 4961-4970.
21.Abdi, O., Shirvani, Z., and Buchroithner, M.F. 2018. Spatiotemporal drought evaluation of Hyrcanian deciduous forests and semi‐steppe rangelands using moderate resolution imaging spectroradiometer time series in Northeast Iran. Land Degrad Dev.29: 2525-2541.
22.Abdolalizadeh, Z., Ebrahimi, A., and Mostafazadeh, R. 2019. Landscape pattern change in Marakan protected area, Iran. Reg Environ Change.19: 1683-1699.
23.Abdolalizadeh, Z., Ghorbani, A., Mostafazadeh, R., and Moameri, M. 2020. Rangeland canopy cover estimation using Landsat OLI data and vegetation indices in Sabalan rangelands, Iran. Arabian Journal of Geoscience. 245: 13.
24.Akbarzadeh, M., and Mirhaji, S.T. 2006. Vegetation changes under precipitation in Steppic rangelands Rudshur. Iranian Journal of range and desert research.13: 3. 222-235. (In Persian)
25.Arefzadeh, M., Race Abbasi, H., Solar, M., Mahmoudzadeh, A., Shamsi, M., Farrokhi, H., Mohammadpour, T., Aghamalaei, E., Nodehi, F., and Shadloo, M. 2020. Khorasan Razavi Province, 10th grade, high school, Iran Textbook Publishing Company, Tehran, Iran. pp. 15-30. (In Persian)
26.Jafari, T., Maghami Moghim, Gh., and Azimian, M. 2020. North Khorasan Province, Tenth Grade, Secondary School, Iran Textbook Publishing Company, Tehran, Iran. 172p. (In Persian)
27.Tucker, C.J. 1979, Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment. 8: 127-150.
28.Wu, D., Wu, H., Zhao, X., Zhou, T., Tang, B., Zhao, W., and Jia, K. 2014. Evaluation of Spatiotemporal Variations of Global Fractional Vegetation Cover Based on GIMMS NDVI Datafrom 1982 to 2011. Remote Sensing.6: 5. 4217-4239.
29.De Jong, R., de Bruin, S., de Wit, A., Schaepman, M.E., and Dent, D.L. 2011. Analysis of monotonic greening and browning trends from global NDVI time-series. Remote Sensing of Environment. 115: 2. 692-702.
30.Masihpour, M., Darvish Sefat, A., and Rahmani, R. 2019. Analysis of long-term trend of vegetation changes using MODIS-NDVI time series (Case study: Kurdistan province). Forests and wood products (Iranian natural resources). 72: 3. 193-204. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 658 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 414 |