ارزیابی تغییرات کاربری اراضی و اثرات آن بر فرسایش خاک در حوضه بالادست سد یامچی اردبیل، با استفاده از الگوریتم تصمیم‌گیری چند معیاره ARAS و روش‌های نوین سنجش از دور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد ژئومورفولوژی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

2 دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

10.22034/gmpj.2022.315438.1314

چکیده

تغییرات کاربری اراضی، یکی از عوامل مهم در ایجاد فرسایش خاک است و در سال‌های اخیر، تاثیر متقابل تغییر کاربری اراضی و فرسایش خاک به یک نگرانی عمده زیست‌محیطی تبدیل شده است. از این‌رو، هدف پژوهش حاضر، بررسی تغییرات کاربری‌های مختلف و ارزیابی اثرات تغییرات کاربری‌ها بر فرسایش خاک، در حوضه بالادست سد یامچی، می‌باشد. در راستای دستیابی به اهداف پژوهش، ابتدا نقشه کاربری اراضی با استفاده از روش شی‌گرا برای دو دوره-ی 2000 و 2021، تهیه شده است. در مرحله بعد لایه‌های اطلاعاتی سایر عوامل مؤثر برای فرسایش خاک حوضه در محیط GIS تهیه گردید. ارزش‌گذاری و استاندارد‌سازی لایه‌ها با استفاده از تابع عضویت فازی و وزن‌دهی معیار‌ها، با بهره گیری از روش CRITIC انجام شد. تحلیل و مدل‌سازی نهایی با استفاده از الگوریتم چند معیاره ARAS، صورت پذیرفت. نتایج این پژوهش نشان داد، بیشترین میزان مساحت در سال 2000 مربوط به مراتع خوب و متوسط، به ترتیب با 42/237 و 27/137 کیلومتر مربع و در سال 2021، مربوط به مراتع ضعیف و خوب به ترتیب با 98/199 و 98/109 کیلومتر‌مربع می‌باشد. با توجه به نقشة پهنه‌‌بندی فرسایش سال 2000 به ترتیب 65/10 و 59/29 درصد و طبق پهنه‌بندی فرسایش 2021 به ترتیب 37/11 و 52/31 درصد از مساحت شهرستان در دو طبقة بسیار پرخطر و پرخطر قرار دارند. به طور کلی می توان گفت، عمده دلایل افزایش مقدار فرسایش در سطج حوضه مورد مطالعه، افزایش اراضی زراعی (دیم و آبی)، اراضی بایر، مراتع ضعیف و نواحی انسان ساخت و کاهش سطح مراتع خوب و متوسط می‌باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Evaluation of land use changes and its effects on soil erosion in the basin upstream of Yamchi Dam in Ardabil, using ARAS multi-criteria decision algorithm and modern remote sensing methods

نویسندگان [English]

  • Aghil Madadi 1
  • Mehdi Faal Naziri 2
  • Elnaz piroozi 2
1 physical geography, universiy of Mohaghegh Ardabili
2 University of Mohaghegh Ardabili, Ardabili
چکیده [English]

Introduction

One of the environmental hazards and ecological crises that the world is facing today is the phenomenon of land use change (Mousavi et al., 2015) and awareness of land use changes over a period of time for planners and managers. It is very important (Tachizuka et al., 2002). On the other hand, soil is one of the most important natural resources that plays an important role in agricultural production and food security (Moghadasi et al., 1397) that during the erosion process, soil particles are separated from their main bed and with the help of a transfer agent to They are transported to another place (Maslink et al., 2017; Research et al., 2011). Surface soil erosion reduces the depth, reduces the moisture capacity and the loss of organic matter and nutrients and thus reduces soil fertility (Parvizi et al., 1399).



Methodology

The research is an applied research and the result is the study of land use change and analysis of soil erosion potential in the basin upstream of Yamchi Dam in Ardabil province. This study is based on the use of remote sensing methods to achieve land use change over a period of 21 years and the use of ARAS multi-criteria analysis method in GIS environment to zoning the potential of soil erodibility of the basin. It is above the Yamchi Dam. ENVI, Ecognition, Arc GIS, Idrisi and Excel softwares have been used for image processing and data analysis. In order to investigate the risk of erosion in the data collection stage, first according to the natural and human conditions of the region, slope factors, lithology, land use, rainfall, distance from the communication road, distance from waterway and soil, as effective factors in Basin soil erosion was identified. In the next step, information layers related to each factor were prepared in the GIS environment. The information layers of communication routes and waterway network were prepared and measured using the map of communication lines and rivers of Ardabil province. The slope layer was prepared using a digital model of 12.5 m altitude, Alos satellite, Palsar sensor, obtained from the site (vertex.daac.asf.alaska.edu). To extract a layer of information related to lithology (resistance of rocks), from the geological map of Ardabil province; Used at a scale of 1: 100000. The precipitation map of the basin was drawn according to the data of meteorological and rainfall stations using the precipitation gradient equation (P: 0.227H-85.04).



Results and Discussion

It can be said that in the erosion map of both study periods, mainly high-risk and high-risk areas in agricultural uses, poor and medium rangelands, man-made areas and barren lands are located. According to the erosion zoning maps in the study area, in 2000, the area of high-risk and high-risk floors was 74.35 and 206.51 square kilometers, the amount of these risk classes in 2021, respectively; Increased by 79.40 and 219.98 square kilometers. The reason for the increase in areas with the risk of erosion can be considered in the reduction of good pastures, medium pastures and mountainous lands and their conversion into agricultural areas, poor pastures and man-made areas. Saffari et al. (1397), Asghari Saraskanrud et al. (1398), Miyahi et al. (1400), Santos et al. (2017), Kiden et al. (2019), Kojo et al. (2020), Lee et al. (2021), Also, increasing the area of agricultural lands, barren lands and residential areas and in contrast to reducing pastures have been mentioned as the main reasons for increasing the potential risk of soil erosion.

At the level of the study basin, by the villagers of the region, most rangeland lands; They have changed the use of agricultural lands, especially low-loss land. Although rainfed fields play an important role in increasing agricultural production and food supply, but land use change due to the impact on vegetation and soil surface erosion, intensifies soil loss and surface runoff and thus soil quality It affects. This change of use, if it is combined with not paying attention to land capability and observing the correct principles of tillage, leads to the production of surface runoff and thus intensifies erosion, which ultimately results in reduced fertility and reduced yields. According to the combination of slope and land use map, most of the sloping meadows in the basin, which are the focus of erosion, are scattered in the middle half and to some extent in the southern parts on slopes of 15 to 35%. Given that most agricultural lands in particular; The meadows of the region are located on sloping slopes, so plowing in the direction of the slope, especially during heavy rains, leads to soil erosion. Thus, in parallel plowing, the water from rainfall flows more easily in the cultivation furrows and is removed from the arable land and as a result, water and soil loss increase. On the other hand, uncontrolled harvesting of forage from pastures to feed livestock in the cold season and early grazing in spring has reduced the amount of pastures and intensified runoff with the onset of the rainy season, and this affects the morphology of rivers. It also has a direct effect and leads to a change in bed behavior.



Conclusion

Knowing the ratio of uses and how it changes over time is one of the most important things in planning and policy making. In addition, soil erosion can be considered as one of the biggest obstacles to achieving sustainable development in agriculture and the use of natural resources. For this reason, the phenomenon of erosion has been considered globally. It can be added that land use change is one of the important factors in causing soil erosion. Therefore, in the present study, land use change and its role in soil erosion using telemetry techniques and ARAS multi-criteria analysis for the two periods of 2000 and 2021, has been investigated.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Erosion
  • land use change
  • MCDM
  • object-oriented method
اصغری، ص.، فعال نذیری، م،. اردشیر پی، ع،. (1398). بررسی اثرات کاربری اراضی بر فرسایش خاک با الگوریتم WLC (مطالعه موردی: حوضه آبخیز آق‌لاقان‌چای)، پژوهش­های فرسایش محیطی، سال نهم، شماره 2، صص ۵۳-۷۱.
مرادنژاد، آ،. حسنی، ز،. (1397). تحلیل کالبدی– فضایی نواحی شهری بر اساس شاخص‌های رشد هوشمند شهری (مطالعه موردی: شهر بابل)، فصلنامه علمی - پژوهشی پژوهش و برنامه ریزی شهری، 9 (34)، صص 30-19.
پرویزی، ی،. بیات، رضا،. عربخدری م.، فاتحی، ش،. (1399). تعیین عوامل مؤثر بر سیمای فرسایش خاک در دیم‌زارهای استان کرمانشاه بر پایه شبیه‌سازی میدانی بارندگی. مجله علوم ومهندسی آبخیزداری ایران، ۱۴ (۴۹)، صص۷۰-۸۲.
 منوچهر، م ،. گرجی، م،.  طاهری، ف،.  سرمدیان ، ج،. محمدی ، ح،.( 1390) اثر کاربری اراضی مختلف حوضه سد زاینده رود علیا در تولید رسوب با استفاده از سامانه اطلاعات جغرافیایی، مجله پژوهش آب ایران، سال پنجم/ شماره هشتم، صص 152-143.
دیانی، ل،. پورطاهری، م،. رکن الدین افتخاری، ع،. احمدی، ح،.(1397). رتبه بندی سازه های اصلی ساماندهی بافت های فرسوده روستاهای پیرامون کلان شهرها با استفاده از روش ارزیابی نسبت تجمعی (ARAS) (مطالعه موردی: پیرامون کلان‌شهر تهران). برنامه‌ریزی و آمایش فضا.; ۲۲ (۳) :۱۴۵-۱۸۱.
رضائی­مقدم، م. مختاری، د. سمندر، ن،. (1399). استخراج و ارزیابی تغییرات کاربری اراضی با به‌کارگیری الگوریتم SVM با کرنل چندجمله‌ای و روش حداکثر احتمال در محدودۀ حوضه آبریز اوجان­چای بستان‌آباد، جغرافیا و مخاطرات محیطی، دوره 9، شماره 4، صص 44-25.
رضائی­مقدم، م.، رضایی بنفشه درق، م. فیضی­زاده، ب.، نظم­فر، ح. (1389). طبقه­بندی پوشش اراضی/کاربری اراضی بر اساس تکنیک شی­گرا و تصاویر ماهواره­ای، مطالعه موردی: استان آذربایجان غربی، پژوهش­های آبخیزداری (پژوهش و سازندگی)، دوره 23، شماره 2، صص 32-19.
صفاری، ا، نوری، ع، کرمی ،ع . (1397)، بررسی تاثیر تغییرات پوشش و کاربری زمین در قابلیت فرسایش خاک – مطالعه موردی حوضه قره‌سو گرگانرود. تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. ۵ (۱) :۸۳-۹۶.
علیزاده، ر، ایزدی، ح، آراسته، م(1400). رتبه‌بندی ظرفیت گردشگری طبیعت‌محور در مناطق کوهستانی، نمونه موردی: منطقه شرقی استان لرستان. برنامه‌ریزی و آمایش فضا.; ۲۵ (۱) :۱۱۷-۱۴۲
فیضی­زاده، ب، جعفری، ف.، نظم­فر، ح. (1387). کاربرد داده­های سنجش از دور در آشکار­سازی تغییرات کاربری­های اراضی شهری (مطالعه موردی فضای سبز شهر تبریز)، هنر­های زیبا، شماره 34، صص 24-17.
مقدسی, مریم.، خداوردیزاده، م، هاشمی بناب, ص،. سکوتی اسکوئی, ر. (1397). ارزیابی عوامل موثر بر پذیرش روشهای غیر مکانیکی حفاظت خاک در راستای حفظ پایداری (مطالعه موردی: شهرستان ارومیه). دانش کشاورزی وتولید پایدار، 28  (4)، 245-229.
موسوی، ح.، الف. رنجبر و م. حاصلی.( 1394). پایش و روندیابی تغییرات کاربری اراضی حوضه ابرکوه با استفاده از تصاویر ماهواره ای (2014-1976)، فصلنامه علمی - پژوهشی اطلاعات جغرافیایی (سپهر)، 25(97): 146-129.
میاحی, ج، اسکندری دامنه, ه،. زراسوندی، ع،. (1400). ارزیابی اثر تغییر پوشش اراضی بر روی روند فرسایش خاک تالاب هور العظیم در جنوب غرب ایران، مخاطرات محیط طبیعی، دوره 10، شماره 27، صص 122-107.
Aher P, Adinarayana J, Gorantiwar SD. 2013. Prioritization of watersheds using multi-criteria evaluation through the fuzzy analytical hierarchy process. Agric Eng Int CIGR J, 15(1): 11–1.
Aiello A, Adamo M, Canora, F .2015. Remote sensing and GIS to assess soil erosion with RUSLE3D and USPED at river basin scale in southern Italy. Catena, 131: 174–185.
Alinezhad A, Khalili J. 2019. New Methods and Applications in Multiple Attribute Decision Making (MADM). International Series in Operations Research & Management Science, vol 277, Springer, Cham.
Arab-Ameri A, Pourghasemi H.R, Cerda A. 2018. Erodibility prioritization of sub-watersheds using morphometric parameters analysis and its mapping: A comparison among TOPSIS, VIKOR, SAW, and CF multi-criteria decision making models, Science of The Total Environment, 613-614: 1385 1400.
Baumgertel A, Luki´c S, Belanovi´c Simi´c S, Kadovi´c, R. 2019. Identifying Areas Sensitive toWind Erosion—A Case Study of the AP Vojvodina (Serbia). Appl. Sci., 9: 1-12.
Congalton R.G, Green K. 2009. Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices. CRC Press, Boca Raton, Florida, 137.
Coppin P, Jonckheere I, Nackaerts K, Muys B, Lambin E. 2004. Digital change detection methods in ecosystem monitoring: A review. International Journal of Remote Sensing, 25(9): 1565-1596.
Georgiou D, Mohammed E.S, Rozakis, S. 2015. Multi-criteria decisionmaking on the energy supply configuration of autonomous desalination units. Renew. Energy 75: 459–467.
Hoseini H. 2019. Use fuzzy interface systems to optimize land suitability evaluation for surface and trickle irrigation, Information Processing in Agriculture, 6 (1): 11-19.
Jabbar M.T, Zhou X. 2011. Eco-environmental change detection by using remote sensing and GIS techniques: a case study Basrah province, south part of Iraq. Journal of Environ Earth Sci, 64: 1397–1407.
Kenneth M, Gunter, M. 2012.  Monitoring Land-Use Change in Nakuru Kenya Using Multi-Sensor Satellite Data, advance remote sensing, 1: 74-78.
Kidane M, Bezie A, Kesete N, Tolessa T. 2019. The impact of land use and 0land cover (LULC) dynamics on soil erosion and sediment yield in Ethiopia. Heliyon, 5 (12): 1-13.
Kogo B.K, Kumar L, Koech R. 2020. Impact of Land Use/Cover Changes on Soil Erosion in Western Kenya. Sustainability, 12, 9740: 1-17.
Li M, Li T, Zhu L, Meadows ME, Zhu W, Zhang S. 2021. Effect of Land Use Change on Gully Erosion Density in the Black Soil Region of Northeast China from 1965 to 2015: A Case Study of the Kedong County. Front. Environ. Sci, 9: 652-933.
Lillesand ‎T.M, Kiefer R.W, Chipman W.J. 2008. Remote sensing and Image Interpretation, New York: John Wiley & Sons, Inc., 6th Ed, 812.
Masselink R, Temme A.J.A.M, Giménez R, Casalí J, Keesstra, S.D. 2017. Assessing hillslope-channel connectivity in an agricultural catchment using rare-earth oxide tracers and random forests models. Cuadernos de Investigación Geográfica.
Mendoza M.E. 2004. Analysing land cover and land use change processes at watershed level: A multitemporal study in the Lake Cuitzeo Watwrshed, Mexico (1975-2003). Applied Geography, 31(1): 237-250.
Nekhay O, Arriaza M, Boerboom L. 2009. Evaluation of erosion risk using Analytic Network Process and GIS: a case study from Spanish mountain olive plantations. J Environ Manag, 90(10): 3091-3104.
Santos J. C. N, Andrade E. M, Medeiros P. H. A, Joao M. 2017. Land use impact on soil erosion at different scales in the Brazilian semi-arid. Revista Ciencia Agronomica, 48(2): 251-260.
Tachizuka S, Hung T, Ochi S, Yasuoka Y. 2002. Monitoring of Long-term Urban Expansion by the use of Remote Sensing Image from Different Sensor, Asian conference on Remote sensing, Kathmandu, Nepal, November 2002: 25 – 29.
Tuş A, Aytaç Adalı E. 2019. The new combination with CRITIC and WASPAS methods for the time and attendance software selection problem, opsearch, 56: 528–538.
Wessels K.J, Prince S.D, Frost P.E, Van Z. D. 2004. Assessing the effects of human induced land degradation in the former homelands of northern South Africa with a 1 km AVHRR NDVI time-series. Journal of Remote Sensing Environment, 9 (1): 47–67
Zavadskas, E.; Turskis, Z. (2010). a new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision‐making, Technological and Economic Development of Economy, 16, 2, pp. 159-172
Zhang, X., WU, B., Zeng, Y., Yan, N., Yuan, C., 2010. Identification of priority areas for controlling soil erosion. Catena, 83: 76–86