
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 626 |
تعداد مقالات | 6,517 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,746,926 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,317,524 |
بررسی میزان تغییرات سبخاهای ناشی از تالاب هورالعظیم در دوره بیست ساله با استفاده از تصاویر لندست | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
دوره 28، شماره 1، فروردین 1400، صفحه 165-181 اصل مقاله (1.19 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2021.18238.3387 | ||
نویسندگان | ||
کوثر عبیات1؛ احمد لندی* 2؛ هادی عامری خواه3 | ||
1دانشآموخته کارشناسیارشد گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
2استاد گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
3عضو هیأت علمی گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه شهید چمران اهواز | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: خشک شدن تالاب هورالعظیم سبب تبدیل آن به سبخا شده است. ازدیاد سبخاها سبب شور شدن زمینهای حاصلخیز کرخه و تخریب زمینهای کشاورزی منطقه شده است. همچنین باعث ایجاد زمینهای پفکرده شده، که بهعنوان کانون ریز گرد عمل میکند. میزان تغییرات سبخاها در حواشی تالاب هورالعظیم تاکنون موردبررسی قرار نگرفته است. تالاب هورالعظیم از لحاظ زیستمحیطی، اقتصادی و اجتماعی اهمیت دارد، در نتیجه مطالعه تغییرات آن و نواحی مجاور ضروری است. این مطالعه با هدف ارزیابی میزان تغییرات سبخاهای ناشی از خشک شدن تالاب هورالعظیم در دوره بیستساله میباشد که در نوع خود، اولین پژوهش میباشد. در این نوشتار، برای نخستین بار میزان تغییرات سبخاها در کلاسهای مختلف، بررسی و تعیین گردید. همچنین میزان سبخازائی با تغییرات آب و هوایی بلندمدت، مقایسه شده است. پایش روند تغییرات تالابها و اراضی پیرامون آنها میتواند در مدیریت این اکوسیستمها راهگشا باشد و تهیه نقشههای پراکنش سبخاها و تغییرات آنها میتواند به مدیران محیطزیست و منابع طبیعی جهت تصمیمگیری آگاهانهتر، برنامهریزیهای صحیح کاربری زمین و بهتر شدن مدیریت منابع، کمک کند. مواد و روشها: در این مطالعه بهمنظور بررسی تغییرات و نقشهسازی سبخاهای ناشی از تالاب هورالعظیم طی دوره 20 ساله از تصاویر لندست 8 در سال 2017 و لندست 5 در سال 1997، استفاده گردید. منطقه موردمطالعه به 8 کلاس که شامل: تالاب، سبخای در حال تشکیل، تالاب خشک شده، حوضچههای نمکی، سبخاهای تیره، سبخاهای روشن، زمینهای کشاورزی رها شده و زمینهای کشاورزی تقسیمبندی شد. سپس از روش طبقهبندی نظارت شده، روش ماشین بردارپشتیبان برای تهیه نقشه منطقه مورد مطالعه استفاده گردید. همچنین برای بررسی تغییرات دوره 20 ساله از روش مقایسه پس از طبقهبندی استفاده شده است. یافتهها: نتایج حاصل از بررسی دقت طبقهبندی نشان داد که روش ماشین بردار پشتیبان در تصویر لندست 8 با ضریب کاپا 79/0 و صحت کلی70/84 درصد و در تصویر لندست 5 با ضریب کاپا 74/0 و صحت کلی 42/81 درصد به دست آمد که نشان میدهد، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان روش مناسبی برای طبقهبندی این منطقه میباشد. همچنین نتایج حاصل از بررسی تغییرات دوره 20 ساله با استفاده از روش مقایسه پس از طبقهبندی نشان میدهد، کلاسهای تالاب خشک شده، حوضچه نمکی، زمین کشاورزی رها شده در طی این دوره 20 ساله تغییرات افزایشی داشتهاند. تغییرات کاهشی در کلاسهای تالاب، زمینهای کشاورزی، سبخاهای تیره و سبخاهای روشن مشاهده شد. بررسی میانگین دادههای بلندمدت بارش- دما در منطقه نشان میدهد که میزان درجه حرارت افزایش و میزان بارش در منطقه کاهش یافته که از عوامل موثر بر تغییرات منطقه بوده است. تنها کلاسی که در این دوره مطالعه تغییر نیافته کلاس سبخاهای در حال تشکیل بوده است. نتیجهگیری: نتایج نشان میدهد، میزان تغییرات در طول این دوره بیستساله در منطقه مورد مطالعه بالا میباشد. از دلایل آن میتوان به تغییرات مساحت تالاب در طی سالهای اخیر اشاره کرد. همچنین نتایج نشان میدهد با استفاده از روشهای سنجشازدور با تعداد نقاط کمتر، ضمن صرفهجویی در وقت و هزینه، میتوان نقشههای نسبتا دقیقی تهیه کرد و یک روش مفید برای بررسی تغییرات در میزان سبخاها، مقایسه نقشههای طبقهبندیشده گذشته و حال میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
واژه های کلیدی: سبخا؛ تالاب هورالعظیم؛ ماشین بردار پشتیبان؛ مقایسه پس از طبقهبندی | ||
مراجع | ||
1.Abyat, A., and Azhdari, A. and Almasi Kia, H., and Jodaki, M. 2019. Khuzestan plain continental sabkhas, southwest Iran. Carbonates and Evaporites 34, 1469-487.https://doi.org/10.1007/s13146-019-00494-3.
2.Abyat, K., Landi, A., and Amerikhah, H. 2018. Evaluation of supervised algorithms for mapping vegetation due to drying of Hur al-Azim Wetland. National Conference on Basic Knowledge Research in Earth Sciences. 11p. (In Persian)
3.Akbari, A., and Shekari Badi, A. 2014. Data Processing and Extraction from Satellite Data Using ENVI Software. Satellite Publications. 205p. (In Persian)
4.Alavi Panah, K., and Omidipour, M. 2013. Research Methods in Remote Sensing. Bata Writing, Basoodab. University of Tehran Publications. 141p. (In Persian)
5.Alavi Panah, K., Matinfar, and Abdol Azimi, F. 2014. Remote sensing of soil salinity. Compiled by Maternich. G. Zink. J. University of Tehran Publications. 568p. (Translated in Persian)
6.AL-Hmedawy, H. 2008. Geomorphological Study of Haur Al-Hammar and Adjacent Area Southern Iraq Using Remote Sensing Data and GIS Techniques, A thesis submitted to the geology department, college of science university of Baghdad, Pp: 1-202.
7.Ammad, R., and Abuelgasim, A. 2016. Comparative Analysis of Salinty Indices For Mapping Sabkha Surfaces In The United Arab Emirates (UAE), Pp: 1-9.
8.Arkhi, S., and Fathi Zad, H. 2010. Evaluation of Desertification Trend and Spatial Modeling of Land Use Change Patterns in Dehloran Desert Area of Ilam Province Using Landsat Satellite Images, Zagros Landscape Geography and Urban Planning Journal. 2: 5. 45-68. (In Persian)
9.Attaeian, B., Shojaeefar, Sh., Zandieh, V., and Hashemi, S. 2018. Study of soil organic carbon changes in two critical and vulnerable areas of Qahavand plain rangelands using remote sensing andGIS. RS & GIS for Natural Resources.8: 4. 76-90. (In Persian)
10.Azizi Ghalaty, S., Razgzan, K., Taqhizadeh, A., and Ahmadi, Sh. 2013. Modeling of Land Use Changes Using Remote Sensing Techniques: A case study in Koumare Sorkhi Fars Province. Master's thesis, Remote Sensing and GIS. Shahid Chamran. 125p.
11.Barati, M., Zaree Chenar, M., and Sotoudeh, A. 2017. Evaluation of changes in wetland wetland using remote sensing data from 2000 to 2016. International Conference on Natural Resources Management in Developing Countries. 15p. (In Persian)
12.Bani Habib, M., Najafi Morghmaleki, S., and Pour Tabari. M. 2016. Investigating the Factors of Dust Occurrence in the West and South of the Country, Focusing on the Reasons for Drying of Hur al-Azim Wetland and Providing Solutions for Its Recovery. 6th National Conference on Water Resources Management. 11p. (In Persian)
13.Hatefi Ardakani, A.H., Karimi, M., Ahmadabad, M., Ekhtesasi, M.R., and Payedar Ardakani, A. 2017. Evaluation of modeling methods and supervised classification for mapping soil salinity using ASTER and ETM images.J. of Water and Soil Conservation,23: 5. 123-140 .(In Persian)
14.Koohizadeh Dehkordi, A., Fatahi Nafchi, R., Khastar Boroujeni, M., and Samadi Boroujeni, H. 2020. Investigation of morphological change at BazoftRiver Banks in the recent thirty years (1985-2015) using Landsat satellite images. J. of Water and Soil Conservation, 26: 6. 139-158. (In Persian)
15.Khademi, F., Pirkharati, H., and Shahkarami, S. 2015. Investigation of Increasing Trend of Saline Soils Around Urmia Lake and its Environmental Impact, Using RS and GIS. Engineering and Environmental Geology. 24: 94. 93-98. (In Persian)
16.Makrouni, S., Sabzghabaei, Gh.R., Yousefi Khanghah, Sh., and Soltanian, S. 2016. Detection of land use changes in Hur al-Azim wetland using remote sensing and geographic information system techniques. RS & GIS for Natural Resources. 7: 3. 89-99. (In Persian)
17.Moufaddal, W., and Rifaat, A.2006. Identifying Geomorphic Features between Ras Gemsha and Safaga, Red Sea Coast. Egypt, Using Remote Sensing Techniques, 17: 105-128.
18.Norouzi, A., Ansari, M.R., Moazami, M., and Asgharipour Dasht Bozorg, N. 2019. LandUse Changes in Dust Sources of South and South-East Ahwaz. Journal of Water and Soil Science. 23: 3. 341-354. (In Persian)
19.Pirnazar, M., and Zand Karimi, A. 2015. ENVI Software Application Guide and ENVI 5.1 Satellite Image Processing. Naghos Publications. 242p. (In Persian)
20.Rartai Shavazi, M., Karam, A.,and Ghafarian Malmiri, H. 2017. Comparison the performance of some classification algorithms in study of desert landforms changes in Yazd-Ardakan plain. Geomorphology Journal. 6: 57-73. (In Persian)
21.UNEP. 2001. The Mespotamian Marshlands: demise of an ecosystem. Early Warning and Assessment Technical Reportm. UNEP. DEWA.Pp: 1-46.
22.Warren, J.K. 1991. Sulfate dominated sea-marginal and platform evaporative settings, In J.L. Melvin, ed.,Evaporites, petroleum and mineral resources.: Developments in Sedimentology, 50: 477-533.
23.Warren, J.K. 2006. Evaporites: Sediments, resources and hydrocarbons: New York. Springer, Pp: 1-1052.
24.Wu, Wei., Li, Ai-Di., He, Xin-Hua., Ma, Ran., Liu, Hong-Bin., and Lv, Jia-Ke. 2018. A comparison of support vector machines, artificial neural network and classification tree for identifying soil texture classes in southwest China. Computers and Electronics in Agriculture, 144: 86-93.
25.Yousefi, S., Tazeh, M., Mirzaee, S., Moradi, H.R., and Tavangar, Sh. 2014. Comparison of different classification algorithms in satellite imagery to produce land use maps (Case study: Noor city). RS & GIS for Natural Resources. 5: 3. 67-76. (In Persian)
26.Zebardast, L., and Jafari, H. 2011. Evaluation of Trends in Anzali Wetland Changes Using Remote Sensingand Providing Management Solution, Environment. 37: 57. 57-64. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 442 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 412 |