
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,647,679 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,249,311 |
بررسی روند تغییرات سرسبزی پوشش گیاهی ( Greening و Browning ) با استفاده از سری زمانی MODIS-NDVI در استان مازندران | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
دوره 30، شماره 1، فروردین 1402، صفحه 125-140 اصل مقاله (1.53 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2023.20755.1991 | ||
نویسندگان | ||
احمد عباس نژاد الچین* 1؛ علی اصغر درویش صفت2 | ||
1دانشجوی دکتری ، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
2استاد، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: پوشش گیاهی یکی از اجزاء اصلی بیوسفر و یک عنصر حیاتی در سیستم اقلیمی است که آگاهی از تغییرات و روند فعالیت آن، میتواند به بهرهوری بهینه از زمینهای کشاورزی، اکوسیستمهای طبیعی، تغییرات اقلیمی و تنوع زیستی تاثیر گذارد. شاخصهای گیاهی حاصل از دادههای ماهوارهای، ابزار قدرتمندی برای نظارت و بررسی پویایی پوشش گیاهی در مقیاسهای زمانی و مکانی بزرگ را فراهم کرده است. هدف پژوهش حاضر بررسی روند بلندمدت پوشش گیاهی به صورت پیکسل به پیکسل در استان مازندران با استفاده از سری زمانی NDVI سنجنده MODIS ماهوارههای Terra و Aqua است. مواد و روشها: پژوهش حاضر در کل استان مازندران که 53 درصد از جنگلهای هیرکانی و 12050 کیلومتر مربع از مراتع را در بر میگیرد، انجام شد. در این مطالعه محصولات شاخص پوشش گیاهی سنجنده MODIS با تفکیک مکانی 250 متر و فاصله زمانی 16 روزه به نامهای MOD13Q1 و MYD13Q1 مورد استفاده قرار گرفته است. تصاویر شاخص NDVI موجود در این دو محصول با هم ترکیب و یک سری زمانی 828 تصویری با فاصله 8 روزه و تفکیک مکانی 250 متر از شاخص NDVI برای دوره زمانی 2003 تا 2021 ایجاد شد. به منظور افزایش کیفیت و حذف دادههای پرت سری زمانی، پیکسلهای متاثر از ابر، برف و یخ در هر تصویر از سری زمانی براساس اطلاعات تضمین کیفیت MODIS و مؤلفة فصلی درون سریهای زمانی که ممکن است بررسی روند بلند مدت را با مشکل مواجه کند، با استفاده از فرمول Anomaly حذف شد. سپس سری زمانی با استفاده از روش پارامتریک حداقل مربعات معمولی(OLS)و روشهای ناپارامتریک تیلسن، من-کندال و معنیداری من-کندال در محیط گوگل ارث انجین (GEE) مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. یافتهها: نتایج این مطالعه نشان داد که خروجی روشهای OLS، تیلسن و من-کندال به هم نزدیک بوده و روندهای افزایشی (Greening) و کاهشی (Browning) به ترتیب در حدود 87 و 13 درصد از سطح استان رخ داده است. همچنین معنیداری روندهای من-کندال نشان میدهد که 21/77 درصد از روندهای منطقه شامل 65/70 درصد از روندهای مثبت (Greening) و 56/6 درصد از روند منفی (Browning) در سطح 1 درصد و 48/6 و 95/2 درصد از روندها به ترتیب سطوح 5 و 10 معنیدار هستند. پراکنش مکانی روندهای پوششهای گیاهی نیز نشان داد که بخش وسیعی از روندهای Browning در مناطق جلگهای شمال استان و بیشتر روند Greening در اراضی جنگلی و پوششهای مرتعی رخ داده است. نتیجهگیری: به طور کلی مطالعه حاضرنشان داد که Greening در سطح وسیعی بخصوص در پوششهای گیاهی طبیعی شامل جنگلها و مراتع رخ داد است. تغییرات پوششها گیاهی طبیعی متاثر از تغییرات اقلیمی است، چرا که فعالیتهای انسانی در آنها محدود میباشد. بنابراین روند گرمایش زمین میتواند مهمترین عامل Greening در استان مازندران باشند. | ||
کلیدواژهها | ||
روند بلندمدت؛ گوگل ارث انجین؛ من-کندال؛ تیلسن؛ MODIS-NDVI | ||
مراجع | ||
1.Foley, J.A., Levis, S., Costa, M.H., Cramer, W., and Pollard, D. 2000. Incorporating dynamic vegetation cover within global climate models. J. Ecological Applications, 10: 6. 1620-1632.
2.Parida, B.R., Pandey, A.C., and Patel, N.R. 2020. Greening and browning trends of vegetation in India and their responses to climatic and non-climatic drivers. J. Climate. 8: 8. 92-107.
3.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. J. Remote Sensing of Environment, 115: 2. 692-702.
4.Li, D., Lu, D., Wu, M., Shao, X., and Wei, J. 2018. Examining land cover and greenness dynamics in Hangzhou Bay in 1985–2016 using Landsat time-series data. J. Remote Sensing. 10: 1. 32-45.
5.Guan, Q., Yang, L., Pan, N., Lin, J., Xu, C., Wang, F., and Liu, Z. 2018. Greening and browning of the Hexi Corridor in Northwest China: Spatial patterns and responses to climatic variability and anthropogenic drivers. J. Remote Sensing, 10: 8. 1270-1290.
6.Alcaraz‐Segura, D., Chuvieco, E., Epstein, H.E., Kasischke, E.S., and Trishchenko, A. 2010. Debating the greening vs. browning of the North American boreal forest: differences between satellite datasets. J. Global Change Biology. 16: 2. 760-770.
7.Kuenzer, C., Dech, S., and Wagner, W. 2015. Remote sensing time series revealing land surface dynamics: Status quo and the pathway ahead. J. In Remote Sensing Time Series. (pp. 1-24). Springer, Cham.
8.Zhang, Y., Song, C., Band, L.E., Sun, G., and Li, J. 2017. Reanalysis of global terrestrial vegetation trends from MODIS products: Browning or greening? J. Remote Sensing of Environment. 191: 145-155.
9.Mishra, N.B., and Mainali, K.P. 2017. Greening and browning of Himalayasalaya: Spatial patterns and the role of climatic change and human drivers. J. Science of The Total Environment. 587: 326-339.
10.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. J. Remote Sensing of Environment. 214: 59-72.
11.Zhang, Y., and Ye, A. 2020. Spatial and temporal variations in vegetation coverage observed using AVHRR GIMMS and Terra MODIS data in the mainland of China. J. Remote Sensing. 41: 11. 4238-4268.
12.Liu, L., Liang, L., Schwartz, M.D., Donnelly, A., Wang, Z., Schaaf, C.B., and Liu, L. 2015. Evaluating the potential of MODIS satellite data to track temporal dynamics of autumn phenology in a temperate mixed forest. J. Remote Sensing of Environment. 160: 156-165.
13.Deka, J., Kalita, S., and Khan, M.L. 2019. Vegetation phenological characterization of alluvial plain shorea robusta-dominated tropical moist deciduous forest of northeast India using MODIS NDVI time series data. J. the Indian Society of Remote Sensing. 47: 8. 1287-1293.
14.Padhee, S.K., and Dutta, S. 2019. Spatio-temporal reconstruction of MODIS NDVI by regional land surface phenology and harmonic analysis of time-series. J. GIScience & Remote Sensing. 56: 8. 1261-1288.
15.Masihpour, M., Darvishsefat, A.A., and Rahmani, R. 2019. Long-term trend analysis of vegetation changes using MODIS-NDVI time series during 2000-2017 (Case study: Kurdistan province). J. Forest and Wood Products. 72: 3. 193-204.
16.Burrell, A.L., Evans, J.P., and Liu, Y. 2017. Detecting dryland degradation using time series segmentation and residual trend analysis (TSS-RESTREND). J. Remote Sensing of Environment. 197: 43-57. 17.Yu, L., Yan, Z., and Zhang, S. 2020. Forest phenology shifts in response to climate change over China–Mongolia–Russia international economic corridor. J. Forests. 11: 7. 757-768.
18.Miles, V.V., and Esau, I. 2016. Spatial heterogeneity of greening and browning between and within bioclimatic zones in northern West Siberia. J. Environmental Research Letters. 11: 11. 115002.
19.Kiapasha, K., Darvishsefat, A.A., Zargham, N., Attarod, P., Nadi, M., and Schaepman, M. 2017. Greening trend in the Hyrcanian forests using NOAA NADVI time series during 1981-2012. J. Forest and Wood Products. 70: 3. 409-420.
20.Ghelichnia, H., Arzani, H., Akbarzadeh, M., Farahpour, M., and Azimi, M. 2010. Investigation on variation trends of vegetation and yield in rangelands of Mazandaran province (2001-2005), J. Range and Desert Research, 19: 2. 203-220.
21.Mahmoodi, B., Marvie Mohadjer, M.R., Daneh Kar, A., and Feghhi, J. 2014. Estimation of forest level changes in topographic zones of Mazandaran province. J. Natural Environment. 67: 3. 333-341.
22.Li, Z., Huffman, T., McConkey, B., and Townley-Smith, L. 2013. Monitoring and modeling spatial and temporal patterns of grassland dynamics using time-series MODIS NDVI with climate and stocking data. J. Remote Sensing of Environment. 138: 232-244.
23.Rankine, C., Sánchez-Azofeifa, G.A., Guzmán, J.A., Espirito-Santo, M.M., and Sharp, I. 2017. Comparing MODIS and near-surface vegetation indexes for monitoring tropical dry forest phenology along a successional gradient using optical phenology towers. J. Environmental Research Letters. 12: 10. 105007. 24.Fagua, J.C., and Ramsey, R.D. 2019. Comparing the accuracy of MODIS data products for vegetation detection between two environmentally dissimilar ecoregions: the Chocó-Darien of South America and the Great Basin of North America. J. GIScience & Remote Sensing. 56: 7. 1046-1064.
25.Antonio, C., Ovando, G.G., and Díaz, G. J. 2019. Interannual variability of seasonal rainfall in Cordoba, Argentina, evaluated from ENSO and ENSO Modoki signals and verified with MODIS NDVI data. J. SN Applied Sciences. 1: 12. 1-21.
26.Kong, D., Zhang, Y., Gu, X., and Wang, D. 2019. A robust method for reconstructing global MODIS EVI time series on the Google Earth Engine. J. Photogrammetry and Remote Sensing. 155: 13-24.
27.Estel, S., Kuemmerle, T., Alcántara, C., Levers, C., Prishchepov, A., and Hostert, P. 2015. Mapping farmland abandonment and recultivation across Europe using MODIS NDVI time series. J. Remote Sensing of Environment. 163: 312-325. 28.Luintel, N., Ma, W., Ma, Y., Wang, B., Xu, J., Dawadi, B., and Mishra, B. 2021. Tracking the dynamics of paddy rice cultivation practice through MODIS time series and PhenoRice algorithm. J. Agricultural and Forest Meteorology. 307: 108538.
29.Hirsch, R.M., Slack, J.R., and Smith, R.A. 1982. Techniques of trend analysis for monthly water quality data. J. Water resources research. 18: 1. 107-121.
30.Theil, H. 1950. A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis. J. Indagationes Mathematicae. 12: 85. 173-194.
31.Sen, P.K. 1968. Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau. J. American statistical association. 63: 324. 1379-1389.
32.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. J. Remote sensing of Environment. 119: 131-147.
33.Carslaw, D.C., and Ropkins, K. 2012. Openair-An R package for air quality data analysis. J. Environmental Modelling & Software. 27: 52-61.
34.Sayemuzzaman, M., and Jha, M.K. 2014. Seasonal and annual precipitation time series trend analysis in North Carolina, United States. J. Atmospheric Research. 137: 183-194.
35.Chaudhuri, S., and Dutta, D. 2014. Mann–Kendall trend of pollutants, temperature, and humidity over an urban station of India with forecast verification using different ARIMA models. J. Environmental Monitoring and Assessment. 186: 8. 4719-4742. 36.Neeti, N., and Eastman, J.R. 2011. A contextual mann‐kendall approach for the assessment of trend significance in image time series. J. Transactions in GIS. 15: 5. 599-611.
37.Emmett, K.D., Renwick, K.M., and Poulter, B. 2019. Disentangling climate and disturbance effects on regional vegetation greening trends. J. Ecosystems. 22: 4. 873-891.
38.Li, H., Jiang, J., Chen, B., Li, Y., Xu, Y., and Shen, W. 2016. Pattern of NDVI-based vegetation greening along an altitudinal gradient in the eastern Himalayas and its response to global warming. J. Environmental monitoring and assessment. 188: 3. 1-10. 39.Tian, F., Liu, L.Z., Yang, J.H., and Wu, J.J. 2021. Vegetation greening in more than 94% of the Yellow River Basin (YRB) region in China during the 21st century was caused jointly by warming and anthropogenic activities. J. Ecological Indicators. 125: 107479. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 415 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 338 |