دوره 12، شماره 46 و 795 - ( 6-1404 )                   جلد 12 شماره 46 و 795 صفحات 48-19 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

arekhi S, Kour H A, Emadaddian S. Modeling and forecasting the risk of forest degradation on the emitting amount of carbon dioxide gas using the REDD model (Case study: Cities of Chalus and Nowshahr). Journal of Spatial Analysis Environmental Hazards 2025; 12 (46 and 795) : 2
URL: http://jsaeh.khu.ac.ir/article-1-3456-fa.html
ارخی صالح، کر حبیب‌الله، عمادالدین سمیه. مدلسازی و پیش‌بینی خطر تخریب جنگل روی میزان انتشار گاز دی‌اکسید کربن با مدل REDD (مطالعه‌ موردی: شهرستا ن‌های چالوس و نوشهر(. تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. 1404; 12 (46 و 795) :19-48

URL: http://jsaeh.khu.ac.ir/article-1-3456-fa.html


1- دانشگاه گلستان ، arekhi1348@yahoo.com
2- دانشگاه گلستان
چکیده:   (2667 مشاهده)
کاهش انتشارات ناشی از جنگل­زدایی و تخریب جنگل (REDDراهکاری برای تعدیل تغییرات اقلیمی است که به  منظور کاهش شدت جنگل­زدایی و انتشار گازهای گلخانه­ای در کشورهای در حال توسعه به کار گرفته می­شود. در چند دهه اخیر، تغییرات شدید کاربری اراضی سبب کاهش میزان چشمگیری از جنگلهای هیرکانی واقع در استان مازندران شده است. به این منظور هدف این مطالعه، بررسی تغییرات کاربری اراضی و پیش­بینی آن برای سال 1430 با استفاده از زنجیره مارکوف و پروژه REDD برای کاهش انتشار گاز دی­اکسیدکربن برای شهرستان­های نوشهر و­ چالوس می­باشد. با استفاده از تصاویر سنجنده­های  TM وETM+ ماهواره­ای لندست نقشه کاربری اراضی در سه دوره زمانی مربوط به سال­های 1368، 1379 و 1400 تهیه شده است. برای طبقه­بندی تصاویر از طبقه­بندی نظارت شده، روش حداکثر احتمال استفاده گردید. از ماتریس خطا، ضریب کاپا در این ارزیابی برای سال 1368 برابر با 83/0، سال 1379 برابر با 81/0 و برای سال 1400 برابر با 92/0 بدست آمد. نتایج نشان می­دهد که پوشش جنگل در سال 1430 کاهش پیدا می­کنند. در مقابل مساحت اراضی مرتع، شهر، زمین­بایر، کشاورزی و تالاب روند افزایشی خواهند داشت. براساس اهداف پروژه REDD، میزان انتشار دی­اکسیدکربن تا سال 1430 محاسبه گردید. در صورت عدم اجرای پروژه REDD، در منطقه مساحت زیادی از پوشش جنگل تخریب و دی­اکسیدکربن بیشتری انتشار می­یابد. میزان دی­اکسیدکربن در سال 1400 در منطقه اجرای پروژه، 49681 تن می­باشد و تا سال 1430 به میزان 806732 تن خواهد رسید و با اجرای پروژه REDD در منطقه می­توان این میزان گاز را به معادل 402321 تن رساند، و از  انتشار 404411 تن دی­اکسیدکربن به جو فوقانی زمین جلوگیری نمود. بررسی تغییرات با استفاده از تصاویر ماهواره­ای می­تواند به مدیران و برنامه­ریزان کمک کند، تا تصمیمات آگاهانه­تری بگیرند.

 
شماره‌ی مقاله: 2
     
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1403/5/16 | پذیرش: 1403/12/12 | انتشار: 1404/6/18

فهرست منابع
1. پارسامهر، کوشا و مهدی غلامعلی‌فرد. 1395. معرفی کاربردی مدل‌سازی پروژه‌های REDD : راهکاری برای کاهش پیامدهای تغییر اقلیم، پژوهش‌های محیط زیست، شماره 13، صص 189 – 202.
2. پارسامهر، کوشا؛ مهدی غلامعلی‌فرد و یحیی کوچ. 1398. رویه یادگیری برمبنا نمونه وزنی تشابه برای مدل‌سازی پتانسیل انتقال پوشش‌اراضی و کاربردی آن در سند طراحی پروژه (REDD)، فناوری اطلاعات مکانی، دوره7، شماره 11، صص 121-144.
3. درویشی، یوسف؛ میلاد زارعی و میرکیوان سیارکاوردی. 1401. پیش‌بینی تغییرات پوشش گیاهی و روند انتشار دی-اکسیدکربن براساس سناریوی پروژه REDD، نشریه محیط زیست، دوره 75، شماره 1، صص 119-135.
4. Get persistent links for your reference list or bibliography.
5. Copy and paste the list, we’ll match with our metadata and return the links.
6. Members may also deposit reference lists here too.
7. Arekhi, S. 2011. Modeling spatial pattern of deforestation using GIS and logistic regression: a case study of northern Ilam forests, Ilam province, Iran, African Journal of Biotechnology, Vol.10, pp.16236-16249.
8. Atela, J.O.; C.H. Quinn, and P.A. Minang. 2014. Are REDD projects pro-poor in their spatial targeting? evidence from kenya, Applied Geography. 52: 14-24.
9. Bos, A.B.; V. De Sy, A.E. Duchelle, M. Herold, C. Martius, and N.E. Tsendbazar. 2019. Global data and tools for local forest cover loss and REDD+ performance assessment: Accuracy, uncertainty, complementarity and impact. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 80: 295-311.
10. Brown, D.; D.S. Boyd, K. Brickell, C.D., Ives, N. Natarajan, and L. Parsons. 2021. Modern slavery, environmental degradation and climate change: Fisheries, field, forests and factories. Environment and Planning E: Nature and Space. 4(2), 191-207.
11. Eastman, J.R. 2006. IDRISI Andes. Guide to GIS and Image Processing. Clark Labs, Clark University, Worcester, MA.
12. Eastman, J.R. 2012(b). IDRISI Help System. Accessed in IDRISI Selva 17.02. Worcester, MA: Clark University.
13. Ebrahimnia, V.; M. Rasouli, and S. Zandieh. 2009. Land Use Allocation Methods and Models. Armanshahr Architecture & Urban Development. 2(2): 9-22. (In Persian).
14. Eckert, S.; H.R. Ratsimba, L.O. Rakotondrasoa, L.G. Rajoelison, and A. Ehrensperger. 2011. Deforestation and forest degradation monitoring and assessment of biomass and carbon stock of lowland rainforest in the Analanjirofo region Madagascar, Forest Ecology and Management. 262(11): 1996-2007.
15. Gaveau, D.L.A.; M. Kshatriya, D. Sheil, S. Sloan, E. Molidena, and A. Wijaya. 2013. Reconciling Forest Conservation and Logging in Indonesian Borneo. PLoS one. 8(8), e69887.
16. Gilmour, D. 2016. Forty Years of Community-Based Forestry: A Review of its Extent and Effectiveness, Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 176, 1-186.
17. Graham, V.; L. Nurhidayah, and R. Astuti. 2019. Reducing emissions from tropical deforestation and forest degradation, Encyclopedia of the World's Biomes, pp: 260-268.
18. Guadalupe, V.; E.D. Sotta, V.F. Santos, L.J.G., Aguiar, M. Vieira, C.P. de Oliveira, and J.V.N. Siqueira. 2018. REDD+ implementation in a high forest low deforestation area: Constraints on monitoring forest carbon emissions. Land Use Policy. 76:414-421.
19. http://www.ncc.org.ir
20. Harris, N.L.; S. Petrova, F. Stolle, and S. Brown. 2008. Identifying optimal areas for REDD intervention: East kaliman tan, Indonesia as case study, Environmental Research Letters, pp1-11.
21. Irmadi, N, and S. Yatin. 2017. Modeling Deforestation and Green Houses Gas Emissions in Morowali Utara District, Central Sulawesi Province, Indonesia, IOP Publishing, pp 1088- 1755.
22. Ji, Y, and R. Ranjan. 2019. A global climate-economy model including the REDD option. Journal of environmental management. 247: 342-355.
23. Kapos, V.; C. Ravilious, A. Campbell, B., Dickson, H. Gibbs, M. Hansen, I. Lysenko, L., Miles, J. Price, J.P.W., Scharlemann, and K. Trumper. 2008. Carbon and biodiversity, UNEP-WCMC, Cambridge. UK.
24. Khoi, D.D, and Y. Murayama. 2010. Forecasting areas vulnerable to forest conversion in the Tam Dao National Park Region, Vietnam, Journal of Remote Sensing, Vol. 2, pp. 1249-1272.
25. Kia-Daliri, H.; R. Akhavan, and I. Anissi. 2011. Timber marking and its impact on forest stand (Case study: Shourab district of Golband region). Iranian Journal of Forest. 3: 49 -59. (In Persian)
26. Kim, O.S. 2010. An assessment of deforestation models for reducing emissions from deforestation and forest degradation (REDD), Transactions in GIS. 14(5): 631-654.
27. Linkie, M.; R.J. Smith, and N. Leader-Williams. 2004. Mapping and predicting deforestation patterns in the lowlands of Sumatra. Biodiversity and Conservation. 13 (10), 1809-1818.
28. Lu, D.; P. Mausel, E., Brondi'zio, and E. Moran. 2004. Change detection techniques. International Journal of Remote Sensing, 25(12), 2365-2407.
29. Massarella, K.; S.M. Sallu, J.E. Ensor, and R. Marchant. 2018. REDD+, hype, hope and disappointment: The dynamics of expectations in conservation and development pilot projects. World Development, 109: 375-385.
30. Merten, B, and E.F. Lambin. 1997. Spatial modeling of tropical deforestation in southern Cameroon: spatial disaggregation of diverse deforestation processes. Applied Geography, 17 (2), 143-162.
31. Pearson, T.R.H.; S. Brown, and L. Murray. 2017. Greenhouse gas emissions from tropical forest degradation: an underestimated source. Carbon Balance Manage, 12: 3.
32. Pedroni, L.; A. Garcia, B. De jong, B. Schlamadinger, M., Steiniger, S. Brown, T. Pearson, K. Andrasko, and S. Scholz. 2008. BioCF RED Mosaic Methodology-Version1 of the BioCarbon Fund's proposed Methodology for Estimating Reductions of GHG Emissions from Mosaic Deforestation. Published date: 2009/10/14, http://wbcarbonfi nance.org/Router.cfm? Page= Doclib&CatalogID=49189, Visited date: 2014/8/2.on its thirteen session held in Bali, from 3 to 15 December 2007.
33. Pedroni, L.; A. Garcia, De jong, B., Schlamadinger, B., Steiniger, M., Brown. S., Pearson, T., Andrasko, K., & Scholz. S. (2014). BioCF RED Mosaic Methodology-Version1 of the BioCarbon Fund's proposed Methodology for Estimating Reductions of GHG Emissions from Mosaic Deforestation", Published date: 2009/10/14, available: http://wbcarbonfi nance.org/Router.cfm? Page=Doclib&CatalogID=49189.
34. Rafiee, R.; A. Salman Mahiny, and N. Khorasani. 2009. Assessment of changes in urban green spaces of Mashad city using satellite data, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 11: 431-438.
35. Rajitha, K.; C. Mukherjee, R. Vinu Chandran, and M.Prakash Mohan. 2010. Landcover change dynamics and coastal aquaculture development: a case study in the East Godavari delta, Andhra Pradesh, India using multi-temporal satellite data ،International Journal of Remote Sensing, 30 ، (04) 6673 - 6667.
36. Rakatama, A.; M.S. Iftekhar, and R. Pandit. 2020. Perceived benefits and costs of REDD+ projects under different forest management regimes in Indonesia. Climate and Development. 12(5): 481-493.
37. Schulz, J.J.; C. Cayuela, C., Echeverria, J. Salas, and J.M, Rey Benayas. 2010. Monitoring land cover change of the dryland forest landscape of Central Chile (1975-2008), Applied Geography, 30: 436-447.
38. Sheng, J.; X. Han, H. Zhou, and Z. Miao. 2016. Effects of corruption on performance: Evidence from the UN-REDD Program. Land Use Policy. 59: 344-350.
39. Taheri, M.; M. Gholamalifard, A. Riahi Bakhtiari, and S. Rahimoghli. 2014. Land cover changes modeling of Tabriz township using artificial neural network and markov chain, Journal of Physical Geography Research Quarterly, Vol. 45, pp. 97-121.
40. Ty, S.; N. Sasaki, A.H. Ahmad, and A.Z. Zainal. 2011. REDD development in Cambodia-potential carbon emission reductions in a REDD project, Formath. 10: 1-23.
41. United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). 2008. Report of the Conference of the Parties, on its thirteen session held in Bali, from 3 to 15 December 2007.
42. Vaclavik, T, and J. Rogan. 2009. Identifying trends in land use/land cover changes in the context of postsocialist transformation in Central Europe: A case study of the greater Olomouc region, Czech Republic. GIScience & Remote Sensing, 46 (1), 54-76.
43. Weishou, S.; J. Di, Z. Hui, Y. Yan Shouguang, H. Li, and L. Naifeng. 2011. The Response Relation between Climate Change and NDVI over the Qinghai-Tibet plateau, World Academy of Science, Engineering and Technology, International Science, Inde59, Vol 5, No 00, P 7838 - 7666.
44. Yuan, F.; K.E. Sawaya, B.C. Loeffelholz, and M.E. Bauer. 2005. Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan area by multitemporal Landsat remote sensing, Remote Sensing of Environment, 98: 317-328.
45. Zahedi, Q, and N. Zargham. 2014. Carbon sequestration in terrestrial ecosystems. University of Tehran Press.

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به سامانه نشریات علمی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2025 CC BY-NC 4.0 | Journal of Spatial Analysis Environmental hazarts

Designed & Developed by : Yektaweb