مدیریت اکوسیستم‌های طبیعی

مدیریت اکوسیستم‌های طبیعی

بررسی تغییرات پوشش گیاهی پس از وقوع آتش با استفاده از سری زمانی تصاویر ماهواره‌ای در شهرستان ملکشاهی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دکتری علوم و مهندسی جنگل، گروه علوم جنگل، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران.
2 دانشیار، گروه علوم جنگل، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران.
3 استادیار، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران.
چکیده
آتش‌سوزی یک پدیده‌های کاتاستروفیک است که باعث تغییرات ساختاری در پوشش گیاهی می‌شود. میانگین سطح حریق سالانه در جنگل‌های جهان چهار میلیون کیلومتر مربع تخمین زده شده است و این آتش‌سوزی‌ها به نابودی پوشش گیاهی، گرم شدن کره زمین و نابودی تنوع زیست محیطی می‌انجامد. با توجه به اهمیت موضوع، تغییرات پوشش گیاهی پس از وقوع آتش با استفاده از سری زمانی تصاویر ماهواره‌ای بررسی شد. برای بررسی تغییرات پوشش گیاهی پس از آتش از اطلاعات سه آتش‌سوزی وسیع (کل محدوده آتش) مربوط به سه سال‌های مختلف 1389، 1396، 1398 به ترتیب در منطقه بیوره، کبیر‌کوه و سیرانه شهرستان ملکشاهی استفاده شد. در این تحقیق، ابتدا تصاویر ماهوارهای سالهای آتشسوزی از سایت USGS دانلود گردید و سپس از شاخص نرمال‌شده تفاضل پوشش گیاهی در تشخیص آتش با استفاده از نرم‌افزار Terrset2020 وGIS  استفاده شد. همچنین در نرم‌افزار Excel از آزمون من‌-کندال برای بررسی روند تغییرات پوشش گیاهی در مناطق آتش و کنترل در سال‌های پس از وقوع آتش استفاده گردید. نتایج نشان داد با استفاده از تولید سری زمانی و پایش مکانی- زمانی مناطق سوخته با شاخص‌های طیفی می‌توان گفت که شاخص طیفی نرمالشده تفاضل پوشش گیاهی مورد استفاده در این مطالعه براساس آزمون من‌-کندال تائو توانایی و قابلیت بررسی تغییرات پوشش گیاهی و احیای مجدد آن را در پی سالیان پس از آتش‌سوزی دارا می‌باشد. همچنین نتایج تجزیه و تحلیل معنی‌داری روند آزمون من-کندال شاخص نرمالشده تفاضل پوشش گیاهی در مقیاس زمانی سالانه در سطح اطمینان 95 درصد انجام شد. اختلاف معنی‌داری در سطح اطمینان پنج درصد در هر دو منطقه آتش و کنترل مشاهده گردید. شناسایی اثرهای آتش‌سوزی بر خصوصیات پوشش‌گیاهی اکوسیستم‌های جنگلی برای مدیریت پس از آتش‌سوزی دارای اهمیت ویژه‌ای است؛ بنابراین این تحقیق به‌منظور بررسی اثر‌های آتش‌سوزی روی روند تغییرات پوشش گیاهی و آگاهی از رفتار پوشش‌گیاهی در واکنش به آتش‌سوزی برای مدیریت جنگل‌های شهرستان ملکشاهی انجام شده است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Analysis of Post-Fire Vegetation Cover Changes Using a Time Series of Satellite Images in Malekshahi County

نویسندگان English

kobra Azizi 1
Abdolali Karamshahi 2
Reza Omidipour 3
1 PhD in Forest Science and Engineering, Department of Forest Science, Faculty of Agriculture, Ilam University, Ilam, Iran.
2 Associate Professor, Department of Forest Science, Faculty of Agriculture, Ilam University, Ilam, Iran.
3 Assistant Professor, Department of Rangeland and Watershed Management, Faculty of Agriculture, Ilam University, Ilam, Iran.
چکیده English

Wildfire is a catastrophic phenomenon causes structural changes in vegetation cover. The estimated average annual burned area in the world's forests is four million square kilometers, and these wildfires lead to the destruction of vegetation cover, global warming, and the loss of biodiversity. Given the importance of the topic, post-fire vegetation changes were analyzed using a time series of satellite images. To investigate post-fire vegetation changes, data from three large-scale wildfires (covering the entire burned area) in different years—2010, 2017, and 2019—were used, which occurred in the Bivareh, Kabir-Kuh, and Siraneh regions of Malekshahi County, respectively. In this study, satellite images from the wildfire years were first downloaded from the USGS website, and then the NDVI index was used for fire detection using TerrSet 2020 and GIS software. Additionally, the Mann-Kendall Tau test was applied in Excel software to examine the trends of vegetation cover changes in fire-affected and control areas in the years following the wildfires. The results showed that by generating time series and conducting spatiotemporal monitoring of burned areas using spectral indices, the NDVI spectral index used in this study, based on the Mann–Kendall Tau test, has the ability to assess vegetation cover changes and its regeneration in the years following wildfires. Additionally, the significance analysis of the Mann–Kendall trend test for the NDVI index was conducted on an annual time scale at the95 percent confidence level. A significant difference at the 5 percent confidence level was observed in both burned and control areas. Identifying the effects of wildfires on vegetation characteristics in forest ecosystems is of particular importance for post-fire management. Therefore, this study was conducted to examine the impacts of wildfires trend of vegetation cover changes and to understand the behavior of vegetation in response to wildfire for the management of Malekshahi County forests.

کلیدواژه‌ها English

Mann-Kendall test
Forest
Satellite data
NDVI
دستی‌گردی، م.، نادی، م.، رائینی سرجاز، م.، و کیاپاشا، خ. (1401). تحلیل روند پوشش گیاهی با استفاده از سری زمانی ماهواره مودیس در شمال شرق ایران. پژوهش‌های حفاظت آب و خاک، (1)29، 150-135.
دارستانی فراهانی، ع. (1403). بررسی اثر آتش‌سوزی بر پوشش گیاهی جنگل‌های هیرکانی بخش آذربایجان شرقی سال 1398. پایا شهر، (6)65، 37-1.
رودسرابی، ز.، خانیانی، ع. س.، وکیانی، ع. (1401). پایش مکانی زمانی تغییرات پوشش گیاهی پس از آتش‌سوزی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای قدرت تفکیک متوسط. سومین کنفرانس ملی داده‌کاوی در علوم زمین، دانشکده مهندسی علوم زمین، اراک، بهمن 1401.
سیاه منصور، ر.،کمالی، ن.، و محمدیان، ع. (1402). اثر حریق بوته‌زار بر میزان و نوع تغییرات پوشش گیاهی در مراتع تابستانه فراکش استان لرستان. حمایت و حفاظت جنگل‌ها و مراتع ایران، (1)22، 141-127.
فتحی، ز.، و پیرباوقار، م. (1403). پایش بازیابی پوشش گیاهی پس از آتش‌سوزی در بخشی از جنگل‌های مریوان با استفاده از سنجش از دور. جنگل ایران، انجمن جنگلبانی ایران، (5)16، 115-129.
ملکی، م.، ملکانی، ل.، ولیزاد،ک.، و ولیزاده، خ. (1399). مدل‌سازی وقوع و گسترش جبهه‌ی آتش‌سوزی با استفاده از روش اتوماتای سلولی (مطالعه موردی: منطقه حفاظت شده ارسباران). محیط زیست طبیعی، (1)73، 141-129.
میرداوودی، ح.ر.، گودرزی، غ.ر.، یوسفی، ی.، فرمهینی، ا و سیاه منصور، ر. (1398). بررسی اثرات کوتاه مدت آتش‌سوزی بر تغییرات پوشش گیاهی در مراتع استان مرکزی (مطالعه موردی : مراتع خسبیجان). مرتع، (1)13، 64-52.
مخدوم، م. (1381). شالوده آمایش سرزمین. تهران: انتشارات دانشگاه تهران، 289ص.
Boschetti, M., Nutini, F., Brivio, P. A., Bartholomé, E., Stroppiana, D., and Hoscilo, A. (2013). Identification of environmental anomaly hot spots in West Africa from time series of NDVI and rainfall. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 78, 26-40.
Cai, W., Yang, J., Liu, Z., Hu, Y., and Weisberg, P.J. (2013). Post-fire tree recruitment of a boreal larch forest in Northeast China. Forest Ecology and Management, 307, 20-29.
Eckert, S., Hüsler, F., Liniger, H., and Hodel, E. (2015). Trend analysis of MODIS NDVI time series for detecting land degradation and regeneration in Mongolia. Journal of Arid Environments, 113, 16-28.
Han, J., Shen, Z., Ying, L., Li, G., and Chen, A. (2015). Early post-fire regeneration of a fire-prone subtropical mixed Yunnan pine forest in Southwest China: Effects of pre-fire vegetation, fire severity and topographic factors. Forest Ecology and Management, 356, 31-40.
Huete, A., Justice, C., and Van Leeuwen, W. (1999). MODIS vegetation index (MOD13). Algorithm theoretical basis document, 3(213), 295-309.
Kendall, M. (1975). Rank Correlation Methods. Griffin & Co, London: ISBN 0 -85264 -199 - 0.
Khajoei Nasab, F.K., and Khosravi, A.R. (2014). Ethnobotanical study of medicinal plants of Sirjan in Kerman Province, Iran. Journal of Ethnopharmacology, 154(1), 190-197.
Kinoshita, A.M., and Hogue, T.S. (2011). Spatial and temporal controls on post-fire hydrologic recovery in Southern California watersheds. Catena, 87(2), 240-252.
Lanfredi, M., Coppola, R., Simoniello, T., Coluzzi, R., D’Emilio, M., Imbrenda, V., and Macchiato, M. (2015). Early identification of land degradation hotspots in complex bio-geographic regions. Remote Sensing, 7(6), 8154-8179.
Levin, D. (2020). Determinants of post-fire vegetation recovery in the Santa Monica Mountains, southern California. M.Sc Thesis, Department of Earth and Environmental Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, 21p.
Mann, H. B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica: Journal of the econometric society, 245-259.
Modarres, R., and da Silva, V.D.P.R. (2007). Rainfall trends in arid and semi-arid regions of Iran. Journal of Arid Environments, 70(2), 344-355.
Moritz, M.A., Keeley, J.E., Johnson, E.A., and Schaffner, A.A. (2004). Testing a basic assumption of shrubland fire management: How important is fuel age?. Frontiers in Ecology and the Environment, 2(2), 67–72.
Meng, R., Dennison, P.E., Huang, C., Moritz, M.A., and D'Antonio, C. (2015). Effects of fire severity and post-fire climate on short-term vegetation recovery of mixed-conifer and red fir forests in the Sierra Nevada Mountains of California. Remote Sensing of Environment, 171, 311-325.
Nioti, F., Xystrakis, F., Koutsias, N., and Dimopoulos, P. (2015). A remote sensing and GIS approach to study the long-term vegetation recovery of a fire-affected pine forest in southern Greece. Remote Sensing, 7(6), 7712-7731.
Olander, L.P., Galik, C.S., and Kissinger, G.A. (2012). Operationalizing REDD+: scope of reduced emissions from deforestation and forest degradation. Current Opinion in Environmental Sustainability,4(6), 661-669.
Shen, M., Zhang, G., Cong, N., Wang, S., Kong, W., and Piao, S. (2014). Increasing altitudinal gradient of spring vegetation phenology during the last decade on the Qinghai–Tibetan Plateau. Agricultural and Forest Meteorology, 189-190(7), 71-80.
Shewangzaw, M. (2014). Vegetation dynamics analysis using normalized differences vegetation index as indicator of restoration or degradation, south wollo zone, northern ethiopia (Doctoral dissertation).
Shvetsov, E.G., Kukavskaya, E.A., Buryak, L.V., and Barrett, K. (2019). Assessment of post-fire vegetation recovery in Southern Siberia using remote sensing observations. Environmental Research Letters, 14(5), 055001.
Tucker, C.J., Slayback, D.A., Pinzon, J.E., Los, S.O., Myneni, R.B., and Taylor, M.G. (2001). Higher northern latitude normalized difference vegetation index and growing season trends from 1982 to 1999. International Journal of Biometeorology, 45(4), 184-190.
Vandandorj, S., Gantsetseg, B., and Boldgiv, B. (2015). Spatial and temporal variability in vegetation cover of Mongolia and its implications. Journal of Arid Land, 7(4), 450-461.
Veraverbeke, S., Gitas, I., Katagis, T., Polychronaki, A., Somers, B., and Goossens, R. (2012). Assessing post-fire vegetation recovery using red–near infrared vegetation indices: Accounting for background and vegetation variability. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 68, 28-39.
Van Leeuwen, W.J., Casady, G.M., Neary, D.G., Bautista, S., Alloza, J.A., Carmel, Y., Wittenberg, L., Malkinson, D., and Orr, B.J. (2010). Monitoring post-wildfire vegetation response with remotely sensed time-series data in Spain, USA and Israel. International Journal of Wildland Fire, 19(1), 75-93.
Vanderhoof, M.K., Burt, C., and Hawbaker, T.J. (2018). Time series of high-resolution images enhances efforts to monitor post-fire condition and recovery, Waldo Canyon fire, Colorado, USA. International Journal of Wildland Fire, 27(10), 699-713.
Zhang, X., Friedl, M.A., Schaaf, C.B., and Strahler, A.H. (2004). Climate controls on vegetation phenological patterns in northern mid‐and high latitudes inferred from MODIS data. Global Change Biology, 10(7), 1133-1145.
Zhang, H., Eziz, A., Xiao, J., Tao, S., Wang, S., Tang, Z., Zhu, J., and Fang, J. (2019). High-resolution vegetation mapping using eXtreme gradient boosting based on extensive features. Remote Sensing, 11(12), 1505.

  • تاریخ دریافت 04 دی 1404
  • تاریخ بازنگری 30 بهمن 1404
  • تاریخ پذیرش 05 اسفند 1404