deforestation
در نشریات گروه محیط زیست-
Global Journal of Environmental Science and Management, Volume:10 Issue: 2, Spring 2024, PP 759 -772BACKGROUND AND OBJECTIVESThis study aims to examine the endogenous variable, low-carbon development, and valuate its influencing factors, given its pivotal role in environmental protection amid climate change concerns and economic growth. Low carbon development is a new platform to maintain economic growth through reducing carbon emissions and reducing the use of natural resources, because it was predicted that reducing emissions will increase economic growth while preventing forest loss, improving air quality and living standards, and reducing mortality rates.METHODSUtilizing a quantitative method, this study integrates a novel viewpoint by combining low-carbon development with related emission factors. The study utilizes secondary data, specifically time series data spanning 31 years from 1991 to 2021, which were analyzed using regression study methods. The factors being examined include capital formation, deforestation, land transportation, agricultural land, and industrialization.FINDINGSFindings reveal that low-carbon development in North Sumatra is influenced significantly by capital formation, deforestation, agricultural land, and industrialization, with land transportation showing no substantial impact. Capital formation has a favorable impact on low-carbon development. But, deforestation, land transportation, agricultural land and industrialization have a negative impact on low-carbon development. Together, these determinants account for 77.55 percent of the variance. Capital formation contributes 19.8 percent, deforestation 15.6 percent, agricultural land 19.0 percent, and industrialization 18.9 percent to low-carbon development.CONCLUSIONThe hypothesis established in this study is accepted. To foster low-carbon development in North Sumatra, specific attention is required from local governments. Capital formation is vital. Measures include controlling interest rates, supporting businesses, fostering an investment-friendly climate, ensuring security, and integrating environmental sustainability considerations into project implementation to curb carbon emissions. Prevention of deforestation involves tightening land clearance licenses and enhancing institutional quality through environmental protection and property rights legislation. The government must strive for promoting eco-friendly agricultural practices with mitigated through outreach programs involving experts who educate farmers on minimizing emissions, reducing carbon emissions from pesticide with using biochar sourced from empty palm fruit bunches and also rice straw which is very easy to obtain at a low cost and is environmentally friendly, and emphasizing environmental preservation policies in the industrial sector like industrial transformation efforts with an effective approach to reducing carbon emissions such as restructuring various aspects of industrial activities, including investment, final demand, intensity and production methods. The implementation of tax emissions and strategic interventions increases the likelihood of realizing low-carbon development in North Sumatra, aligning with sustainable development goals.Keywords: Agricultural land, Capital formation, Deforestation, Industrialization, Land transportation, Low carbon development
-
Global Journal of Environmental Science and Management, Volume:10 Issue: 1, Winter 2024, PP 355 -368BACKGROUND AND OBJECTIVES
This study aimed to investigate endogenous variables namely, economic development and deforestation, in North Sumatra, and examine their determinants. Both variables are substantial in a country community welfare with harmonized environmental sustainability as a legacy for future generations.
METHODSIn this quantitative study, secondary data in the form of time series data from 1991 to 2020 with a total of 30 years were analyzed. The novelty of this study is its aim to combine deforestation variables and their determinants in a research model related to economic development. In this study, the determinants of economic development used were education, health, mineral resources and forest resource, whereas those of deforestation, were forest resource, institutional factors, population density, and economic development.
FINDINGSThe data analysis revealed that the economic development in North Sumatra was significantly influenced by education, health, and mineral resources, excluding forest resources. Simultaneously, the determinants influenced economic development by 74.15 percent. Education contributed 27 percent, health 71 percent, mineral resources 12 percent and forest resources 29 percent to economic development. Forest resources and institutions had a significant influence on deforestation in North Sumatra, whereas population density and economic development did not have a significant effect. Simultaneously, the determinants influenced deforestation by 77.24 percent. Partial, forest resources and institutions were identified and significant effect but population density does not significantly affect it. Forest resources contributed 14 percent to deforestation, institutional factors 72 persent, population density 3 percent and economic development 57 percent.
CONCLUSIONThe findings of this study, indicated that education and health have a major effect on economic development whereas forest resources do not however, forest resources significantly affect deforestation. This means that an increasing environmental damage removes forest cover. Thus, it is recommended that the government increase human resource in terms of education and health, which are essential in prioritizing human resource development as a fundamental factor. It is also important to set the limit to long-term natural resource exploitation, consider environmental damages, and improve institutional quality. The government needs to explore alternative sources that are more sustainable and environmentally friendly, such as ecotourism, and renewable energy. Renewable energy can be a reliable source of energy that will help reduce reliance on fossil fuels while also minimizing environmental impacts.
Keywords: Deforestation, Economic Development, Environmental consequences, human resource, natural resource -
Global Journal of Environmental Science and Management, Volume:10 Issue: 1, Winter 2024, PP 405 -418BACKGROUND AND OBJECTIVES
Deforestation threatens 120.5 million hectares of forest, and it occurs at a rate of 115 thousand hectares per year. Economic needs and livelihoods encourage people to cut and farm forest areas. Deforestation is considered to be a random and unstructured process that does not involve indigenous people. This research found that indigenous people and various other parties are continuously involved in forest land encroachment. Social networks have facilitated indigenous people and encroachers (buyers of forest land). This research aims to identify the actors involved in forest encroachment and the social network structure in the deforestation process in the production forest of Dharmasraya, Indonesia.
METHODSThis study employs an ethnographic case study approach to understanding the drivers of deforestation in the Production Forest Management Unit of Dharmasraya. The Production Forest Management Unit of Dharmasraya covers an area of 33,550 hectares. In customary law, the production forest is owned by four indigenous communities from the Nagari (villages): Bonjol, Abai Siat Nagari Sikabau, and Sungai Dareh. In this research, the data were collected through interviews that asked the respondent to report on those with whom she/he shared particular relations. Primary data were collected using in-depth interviews employing the snowball sampling method. The data collection used interview guides relating to the actors involved in forest sales and the deforestation process. Key informant interviews involving 34 key informants were conducted with traditional leaders, representatives of a lineage unit (Ninik Mamak) and adat functionaries (Datuak customary authorities), Wali Nagari (village chiefs), local institutional leaders, the government, companies, and those holding concessions. The secondary data were collected from relevant agencies in the research area. The data were analyzed using descriptive–qualitative tools.
FINDINGSThree parties are interested in forest production, namely, the local indigenous people, the companies, and the government and each parties claims the production forest because each party sees itself as being the most eligible for forest ownership; this causes an overlap of forest management and ownership among the actors. The indigenous people have become the most powerful party in the ownership of the production forest. The claims of ownership of forests as customary forests have caused the traditional authorities to sell forests massively. The land sale price varies according to the position of the forest and its distance from villages, the topography, and the access. Ulayat (forest) land is considered cheap, ranging between USD 300 and USD 1,300 per hectare, including the Alas hak. The Alas hak is a signed letter showing that the forest land or communal land has been sold to someone else. There are three models of ulayat forest land selling: selling by the customary authorities, selling through a broker, and selling by local people. The research has identified 40 actors involved in production forest management in Dharmasraya. Eight actors were not involved in deforestation or ulayat forest selling. Ten actors were involved in deforestation and ulayat forest selling indirectly, and 22 actors were directly involved in deforestation through forest selling.
CONCLUSIONDeforestation occurred because the indigenous people sold forest land massively. The sale of the land claimed as ulayat forest is not restricted; anyone interested in opening a plantation in a forest area can buy the land from the customary authorities. Hence, deforestation has occurred as part of a systematic process involving critical figures in the community. Ulayat forest land sales involved government officers, such as high-ranking police officers and army personnel, and entrepreneurs, officials, civil servants, and other parties who supposedly understand forestry law. The study also confirmed that the economic factors driving deforestation are facilitated by the social networks between indigenous people and the people holding power. The findings of this study contradict the general fact that indigenous people can manage forests sustainably.
Keywords: Deforestation, Indigenous people, Social Network, Ulayat forest -
در سه دهه گذشته، 180 میلیون هکتار از جنگل های جهان در نتیجه وقوع جنگل زدایی از بین رفته و بسیاری از خدمات اکوسیستمی جنگل ها در معرض خطر قرار گرفته است. احیاء و گسترش جنگل، یکی از موثرترین استراتژی ها در کاهش فشار ناشی از جنگل زدایی می باشد. از این رو در بسیاری از کشورهای جهان از جمله ایران، طرح های متعدد جنگل کاری به اجرا در آمده است. لیکن کمیت و کیفیت بسیاری از اراضی جنگل کاری شده، تحت تاثیر دخالت های انسانی، تنش های محیطی و شیوه های مختلف مدیریتی، با گذر زمان کاهش یافته است. آگاهی و نظارت مستمر بر برنامه های جنگل کاری، یکی از اصولی ترین سیاست های جنگلداری شناخته می شود. بر این اساس، پایش جنگل کاری های سنواتی شرق استان گلستان با استفاده از قابلیت های نرم افزار گوگل ارث به منظور تهیه نقشه جنگل کاری و شناسایی دلایل موفقیت و عدم موفقیت طرح های اجرا شده، در دستور کار قرار گرفت. مطابق یافته ها، 19377/39 هکتار جنگل کاری در شرق استان گلستان انجام گرفته که در این میان شهرستان مراوه تپه با بیش از 9256 هکتار، بالاترین میزان جنگل کاری را غالبا با گونه های سرو نقره ای، سرو زربین و کاج بروسیا به خود اختصاص داده است. وجود اقلیم و خاک مناسب در ناحیه گلیداغ شهرستان مراوه تپه و عرب داغ شهرستان کلاله، نقش عمده ای در موفقیت توده های دست کاشت این مناطق داشته است. لازم به ذکر است که قاچاق چوب، حضور دام، وقوع آتش سوزی، وجود موانع طبیعی و انسانی و بازدید مستمر، از دیگر عوامل موثر بر موفقیت یا عدم موفقیت برنامه های جنگل کاری در شرق استان گلستان بوده است.
کلید واژگان: تنش محیطی، تهیه نقشه، جنگل زدایی، شرایط اقلیمی و ادافیکی، نظارت مستمرIran Nature, Volume:8 Issue: 4, 2023, PP 61 -70Global forest area has decreased by nearly 180 million ha in three decades. So, many ecosystem services provided by forests have been threatened. Reforestation and afforestation are the most effective strategies for mitigating deforestation. Therefore, in a variety of countries worldwide, including Iran, several afforestation projects have been implemented; however, the quantity and quality of many afforested lands have decreased over time under the influence of catastrophic factors, environmental stress, and different management methods. Awareness and continuous monitoring of forest programs are some of the most fundamental forestry policies. Therefore, the monitoring of annual afforestation in the eastern Golestan province using Google Earth software was put on the agenda to prepare an afforestation map and identify the reasons for the success and failure of the implemented plans. According to the findings, 19,377.39 ha of afforestation have been planted in Golestan province. Of these, Maraveh Tappeh city has the highest amount of afforestation with more than 9,256 ha with C. arizonica L, C. sempervirens L. var. horizontalis (Mill.) Gord. and P. brutia Ten, mostly. The presence of suitable climatic and edaphic conditions in the Golidagh of Maraveh Tappeh City and the ArabDagh area of Kalaleh City played a prominent role in the success of artificial forests in these areas. It should be noted that wood smuggling, the presence of livestock, the occurrence of fires, the presence of natural and human obstacles, and continuous monitoring have been other factors affecting the success or failure of afforestation programs in the eastern Golestan province.
Keywords: environmental stress, Mapping, deforestation, Climatic, edaphic conditions, Continuous monitoring -
شهرستان نمین در استان اردبیل دارای اراضی وسیعی از گونه های جنگلی فندقلو است. بنابراین هدف از این تحقیق، ارزیابی روند تخریب اراضی جنگل های فندقلو در شهرستان نمین با استفاده از تصویر ماهواره ای LANDSAT سنجنده +ETM در سال 1386 و تصویر سنجنده OLI مربوط به سال 1396 است. پس از انجام پیش پردازش های لازم، به منظور بالا بردن قدرت تفکیک مکانی تصاویر از روش IHS جهت ادغام تصویر پانکروماتیک و چندطیفی هر دو سنجنده استفاده شد. طبقه بندی تصاویر به صورت نظارت شده و از روی تصاویر ادغام شده که دارای قدرت تفکیک مکانی 15 متر بوده، با الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی انجام شد. نتایج نشان داد که از کل مساحت کاربری های طبقه بندی شده در سال 1379، معادل 9990/06 هکتار به اراضی جنگلی تعلق داشته است که در مقایسه با سال 1386 این میزان به معادل 9531/74 هکتار کاهش داشته است. هم چنین وسعت اراضی این جنگل ها که از سال 1386 تا سال 1396 بیش از 7700 هکتار کاهش یافته است. بنابراین برای حفظ عرصه های طبیعی، تثبیت و قانونی کردن کاربری اراضی در دستور کار متخصصان و مسیولان کشور قرار گیرد.
کلید واژگان: لندست، اراضی جنگلی، تخریب، شبکه عصبی مصنوعی، شهرستان نمینNamin county in Ardebil province has a large lands of hazelnut forest species, that it is one of the rich habitats of Hyrcanian forests. Therefore, the purpose of this study is to evaluate the land degradation process of hazelnut forests in Namin County using Landsat, ETM+ images in 2007 and OLI images in 2017. Pre-processing was performed to enhance the spatial resolution of images using the IHS method to fusion both of the panchromatic and multispectral images of sensors. The images were classified into supervised and fused images with a spatial resolution of 15 m and performed with artificial neural network algorithm. The results showed that out of the total classified study area in the year 2000, 9999.06 ha belonged to forest land, which decreased to 9531.74 ha compared to 2007. Also the area of these forests decreased from 7,700 hectares from 2007 to 1396. Therefore, to preserve natural landscapes, land consolidation and legalization should be on the agenda of national experts and officials.
Keywords: Landsat, Forest Lands, Deforestation, Artificial Neural Network, Namin County -
زمینه و هدف
تغییر در پوشش جنگلی در خدمات اکوسیستمی، تعادل کربن در جو و در نتیجه تغییرات آب و هوا نقش بسیار مهمی ایفا می کند. هدف از این تحقیق مقایسه سه روش شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون لجستیک و یادگیری برمبنای نمونه وزنی مشابهت، جهت پیش بینی روند مکانی تغییرات پوشش جنگل است.
روش بررسیدر این مطالعه از نقشه های کاربری اراضی تولید شده از ماهواره Landsat سنجنده TM مربوط به سال های 1984 و 2012 استفاده شد. مدل سازی پتانسیل انتقال با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون لجستیک و یادگیری برمبنای نمونه وزنی مشابهت و پیش بینی تغییرات برای بهترین مدل با استفاده از زنجیره مارکف انجام شد. به منظور برآورد صحت مدل سازی از آماره های ROC، نسبت موفقیت به هشدار خطا و عدد شایستگی استفاده شد.
یافته هانتایج بیان گر صحت بالای شبکه عصبی مصنوعی با میزان ROC برابر 975/0 ، نسبت موفقیت به هشدار خطا 63 درصد و عدد شایستگی 12 درصد می باشد.
بحث و نتیجه گیریشبکه های عصبی مصنوعی در مقایسه با رگرسیون لجستیک و یادگیری بر مبنای نمونه وزنی مشابهت از صحت بالاتر و خطای کم تری در مدل سازی و پیش بینی تغییرات جنگل برخوردارند.
کلید واژگان: جنگل زدایی، شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون لجستیگ، یادگیری بر مبنای نمونه وزنی مشابهت، حوزه آبخیز گرگانرودBackground and ObjectiveThe change in forest cover plays a vital role in ecosystem services, atmospheric carbon balance and thus climate change. The goal of this study is comparison of three procedure of Artificial Neural Network, Logistic regression and Similarity weighted Instance-based Learning (SIM Weight) to predict spatial trend of forest cover change.
MethodIn this study, land use maps for the periods 1984 and 2012 derived from Landsat TM satellite imagery, was used. Transition potential modeling using artificial neural network, Logistic regression and Similarity weighted Instance-based Learning and prediction based on the best model using Markov chain model was performed. In order to assess the accuracy of modeling, statistics of relative performance characteristic (ROC), ratio Hits/False Alarms and figure of merit was used.
FindingsThe results show the accuracy of artificial neural network with the ROC equal to 0.975, the ratio Hits/False Alarms equal to 63 percent and the figure of merit is equal to 12 percent.
Discussion and Conclusions
Artificial Neural Networks in comparison with Logistic Regression and Similarity weighted Instance-based Learning has higher accuracy and less error in modeling and predicting of forest changes.
Keywords: deforestation, Neural Networks, logistic regression, Similarity weighted Instance-based Learning in modeling, Gorganrood watershed -
International Journal of Advanced Biological and Biomedical Research, Volume:6 Issue: 3, Summer 2018, PP 135 -143
The Zagros forests (west of Iran) have been highly exploited in recent decades by human impacts. Easy access, abundance and variety of valuable forest yields have led to population growth density, creation of new residential areas and deforestation activities. In order to determinate the distribution and rate of deforestation from 1995 to 2006 by using the satellite imagery (IRS-1C and LANDSAT image) and possibility of modeling the changes extent and its relation to physiographic and some human factors by using multiple regression in the Kohkeloeye and Boveirahmad province, Golestan province. Southern Zagros forest, west of Iran. Classification was performed using maximum likelihood classifiers and forest divided two classes (forest and non – forest). Results showed that the maximum likelihood classifiers exhibited the highest results with 96% overall accuracy and 74% kappa coefficient. The results showed that about 462.5 ha from forest areas were deforested in the 12 years. To determination of major element of forest destruction used the multiple regression methods. According to results distance from road and village variables were in contrary of deforestation expanding. Forest destruction was increased with increasing around populated villages and near of this village.
Keywords: Iran, Deforestation, IRS-1C, Kohkeloeye, Boveirahmad province -
خدمات اکوسیستم منافعی هستند که افراد به شکل مستقیم یا غیرمستقیم از اکوسیستم به دست می آورند. با هدف بررسی اثر تغییر کاربری اراضی بر عرضه خدمات اکوسیستم، مدل ذخیره و ترسیب کربن از بسته نرم افزاری InVEST نسخه 3.0.0 استفاده شد. این پژوهش در بخش شرقی حوزه آبخیز گرگان رود استان گلستان در سه دوره زمانی 1984، 2010 و 2036 اجرا شد. برای پیش بینی تغییرات آتی کاربری اراضی از تحلیل زنجیره مارکوف و شبکه خودکار استفاده شد. میزان کربن موجود در چهار منبع ذخیره کربن شامل بیوماس روزمینی، بیوماس زیرزمینی، خاک و لاشبرگ به تفکیک کاربری اراضی از گزارش های IPCC استخراج شد. بررسی روند تغییر کاربری اراضی نشان داد که در سال 1984 پوشش جنگلی بیش از 50 درصد منطقه را به خود اختصاص داده است در حالی که با گذشت زمان به تدریج از وسعت آنها کاسته شده و تا سال 2036 مساحت پوشش جنگلی به کمتر 20 درصد کل منطقه خواهد رسید. نتایج نشان داد که روند تغییر کاربری با کاهش ذخیره کربن همراه بوده است. به این ترتیب در بازه زمانی 1984 تا 2010، در 2/815 کیلومتر مربع از منطقه مورد بررسی ترسیب منفی مشاهده شد که با ادامه روند جنگل زدایی تا سال 2036، 9/401 کیلومتر مربع بر این مساحت افزوده خواهد شد. ادغام مفهوم خدمات اکوسیستم در مباحث برنامه ریزی مکانی سرزمین و مدیریت کاربری اراضی نیازمند تهیه نقشه های مکانی خدمات اکوسیستم در مقیاس منطقه ای است که در پژوهش حاضر سعی شد به این موضوع پرداخته شود.کلید واژگان: حوزه آبخیز گرگان رود، جنگل زدایی، نرم افزار InVEST، IPCCEcosystem services are benefits that people obtain directly or indirectly from ecosystems. InVEST software was used for assessing the impact of land use change on carbon storage and sequestration. This study, covering the years1984, 2010 and projecting for the year 2036 was implemented using MarkovCellular Automata in the eastern part of Gorgan-rud watershed in Golestan Province. The amount of carbon stored in carbon pools includes aboveground biomass, belowground biomass, soil and dead organic matter. These pools were extracted based on IPCC guidelines. Assessed and modeled trend of land use change showed that forest area covering more than 50 percent of the study area in the year 1984 reaches less than 20 percent of study area up to the year 2036. Results showed that land use change trend have caused a decrease and will do so in terms of the carbon storage. According to the results between years 1984 and 2010, around 815.2 km2 of the study area has experienced negative carbon sequestration. With the continued trend in deforestation, around 401.9 km2 will be added to this amount up to the year 2036. Integrating ecosystem services results with land use planning and land use management requires spatial maps of ecosystem services in regional scales that was emphasized in this study.Keywords: Gorgan-rud watershed, Deforestation, IPCC, InVEST Software
-
در دهه های گذشته تغییرات وسیعی در محدوده پراکنش جنگل های شمال کشور به ویژه در حاشیه ارتفاعات بالادست (حد کوهستانی محدود به مراتع) و پایین دست (دشت، محدود به اراضی کشاورزی) به وجود آمده است. آگاهی از میزان و موقعیت تغییرات کاربری اراضی در عرصه های جنگلی اولین قدم در امر حفاظت و احیای جنگل های هیرکانی محسوب می شود. به منظور نیل به این هدف و آگاهی از میزان تغییرات در عرصه جنگل های هیرکانی از نتایج دو طرح تحقیقاتی خاتمه یافته در موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور به منظور ارزیابی تغییرات حاصله در بازه زمانی 12 ساله (1383 تا 1395) استفاده شد. نتایج این بررسی نشان داد که طی 12 سال گذشته 161 هزار و 290 هکتار از پوشش جنگلی محدوده جنگل های هیرکانی از معیارهای تعریف جنگل (اراضی با مساحت حداقل 0/5 هکتار، پوشش درختی به ارتفاع بیش از 5 متر و تاج پوشش بیش از 5 درصد) خارج شده است. سهم این تغییر در استان های گیلان، مازندران و گلستان به ترتیب 48 هزار و 543، 79 هزار و 558 و 33 هزار و 189 هکتار است. طبق این اطلاعات، نرخ کاهش سطح (تخریب) جنگل در کل محدوده جنگل های هیرکانی برابر 0/74 درصد بود. به عبارتی به ترتیب ذکر شده در استان های شمالی کشور این نرخ برابر با 0/74، 0/74 و 0/73 بوده و مساحت کل جنگل های هیرکانی نیز در سال پایانی تحقیق (1395) برابر با یک میلیون و 650 هزار و 498 هکتار برآورد شد. طبق اعلام رسمی سازمان جنگلها، مراتع و آبخیزداری کشور، مساحت جنگل های هیرکانی (تاج پوشش بیش از 5 درصد) در سال های 1373 و 1394 به ترتیب یک میلیون و 847 هزار و 886 و 2 میلیون و 73 هزار و 386 هکتار گزارش شده بود. این آمار نشان دهنده افزایش 225 هزار و 500 هکتاری پوشش جنگلی در طول 21 سال (با افزایش سالانه 10 هزار و 738 هکتار) است؛ در صورتی که شواهد ملموس و عینی نشان می دهد که میزان تخریب پوشش جنگلی و تبدیل جنگل به سایر کاربری ها در جنگل های هیرکانی رو به افزایش است و این یک واقعیت انکارناپذیر است.کلید واژگان: تصاویر ماهواره ای، تخریب، حفاظت و احیاIn the past decades, extensive changes have occurred especially in high-altitude and low-altitude Hyrcanian forests. Knowledge of the quantity and location of forest land use changes is the first step for forest conservation and management in Hyrcanian forests. To achieve this goal, the results of two terminated research projects, conducted at the Research Institute of Forests and Rangelands of Iran, were used to evaluate the changes in Hyrcanian forests during the 12-year period (2004-2016). The results showed that in the past 12 years, 161290 hectares of forest area (areas with tree height more than 5m and canopy cover more than 5%) were decreased. The forest cover changes in Guilan, Mazandaran and Golestan provinces were calculated to be 48543, 79558 and 33189 hectares, respectively. The rate of forest changes was estimated as 0.74 percent per year in the Hyrcanian forests of Iran.The present area of Hyrcanian forests of Iran was estimated as 1,650,495 hectares in 2016. According to the official announcement of Forests, Rangelands and Watershed Management Organization of Iran, the area of Hyrcanian Forests with a canopy cover more than 5% was reported to be 1,847,886 and 386, 073, 2 hectares in 2004 and 2015, respectively. This shows an increase of 225500 hectares of forest cover during 21 years, approximately 10738 hectares increase of forest area per year. Whereas, evidence shows that the forest cover degradation and conversion to other land uses in the Hyrcanian forests of Iran is increasing and this is an undeniable fact.Keywords: conservation, reforestation, deforestation, Satellite images
-
سابقه و هدفامروزه پدیده تخریب جنگل ها به عنوان یکی از موضوعات پراهمیت در مدیریت جنگل ها، توجه جدی محققان را به خود جلب کرده است. تاکنون تلاش های زیادی برای شناسایی عوامل تخریب جنگل ها انجام شده و راهکارهای اجرایی موثری برای کاهش آن پیشنهاد شده است. این پژوهش با هدف شناسایی و رتبه بندی عوامل تخریب جنگل های هیرکانی در شمال ایران انجام شده است. نتایج این پژوهش می تواند مبنایی برای درک شرایط پیش روی مدیریت جنگل های هیرکانی باشد و به مدیران کمک می کند تا برنامه ریزی دقیق تری داشته باشند.مواد و روش هادر این پژوهش برای شناسایی و رتبه بندی عوامل تخریب از تصمیم گیری گروهی استفاده شد. بدین منظور دو نوع پرسش نامه طراحی شد. به کمک پرسش نامه ی اول معیارهای موثر بر تخریب جنگل های هیرکانی شناسایی شد. پرسش نامه دوم باهدف مقایسه های زوجی تهیه شد. سپس به کمک روش های AHP،TOPSIS ، ELECTRE III و SAW از اطلاعات به دست آمده از پرسش نامه ی دوم برای رتبه بندی عوامل تخریب استفاده شد. در آخر برای رسیدن به رتبه بندی دقیق، به کمک روش های ادغامی، رتبه بندی نهایی انجام شد.نتایج و بحثنتایج نشان داد وزن عوامل تخریب انسانی بسیار بیشتر از وزن عوامل تخریب طبیعی است. این نکته نشان می دهد درصد زیادی از تخریب جنگل های هیرکانی حاصل مدیریت نادرست این جنگل ها است و می توان بسیاری از عوامل تخریب انسانی را متوقف یا تعدیل کرد. عوامل تخریب طبیعی کمتر تحت کنترل هستند ولی آثار آن را می توان تعدیل کرد. در مورد عوامل تخریب انسانی برداشت غیرمجاز چوب صنعتی، تعرض به عرصه های جنگلی، حضور دام در جنگل و برداشت چوب در قالب طرح مهم ترین عوامل تخریب انسانی بودند. پس از این عوامل، برداشت چوب برای تامین سوخت، آتش سوزی عمدی یا اشتباهی، جایگزینی زودهنگام مدیریت ها، بهره برداری غیراصولی از جنگل و فعالیت های عمرانی (جاده سازی) عوامل تخریب جنگل های هیرکانی بودند. مهم ترین عوامل تخریب طبیعی به ترتیب خشک سالی، آفات و آتش سوزی طبیعی بودند. در هر چهار روش رتبه بندی AHP، TOPSIS، ELECTRE III و SAW رتبه های اول تا چهارم به ترتیب به تعرض به عرصه های جنگلی، حضور دام در جنگل، برداشت غیرمجاز چوب از جنگل و برداشت چوب برای تامین سوخت اختصاص داشت. این موضوع نشان می دهد رتبه بندی این عوامل از پایداری بالایی برخوردار است و درمجموع فاصله وزنی این عوامل نسبت به عوامل بعدی زیاد بود که نشان از شدت تاثیر این عوامل بر تخریب جنگل های هیرکانی دارد.نتیجه گیرینتایج این تحقیق نشان داد، موفقیت در طرح های حفاظت از جنگل های هیرکانی وابسته به همکاری های همه جانبه جوامع بومی است؛ زیرا بسیاری از تهدیدهای زیست محیطیو تخریب جنگل ها نتیجه فعالیت های انسانی است و موفقیت در بسیاری از طرح های منابع طبیعی و زیست محیطی در گرو در نظر گرفتن جنبه های اقتصادی و اجتماعی مرتبط با جامعه بومی ساکن در منطقه است.کلید واژگان: تخریب جنگل، تصمیمگیری گروهی، جنگلهای هیرکانی، مقایسه زوجیIntroductionThe phenomenon of deforestation is considered seriously by researchers as one of the most important issues in forest management. So far, many efforts have been made to identify the causes of deforestation and effective solutions have been proposed to reduce it. This study aimed to identify and prioritize the causes of deforestation of the Hyrcanian forests in northern Iran. The results of this research can provide a basis for understanding the conditions facing Hyrcanian forest management and help managers to make more detailed plans.Material and methodsIn this research, group decision making was used to identify and rank the causes of deforestation. For this purpose, two types of questionnaires were designed. The first questionnaire was used to identify causes of deforestation of Hyrcanian forest while the second questionnaire was developed with the aim of Pairwise comparisons. The data obtained from the second questionnaire was used to rank the causes of deforestation in the Hyrcanian forests using the AHP, TOPSIS, ELECTRE III and SAW methods. Finally, to achieve accurate ranking, the final ranking was done using integration methods.Results and discussionThe results showed that the weight of anthropogenic deforestation causes is much greater than the weight of natural deforestation causes; the weight of anthropogenic destruction factors was much more than natural factors. This shows that a large percentage of forest destruction in Hyrcanian forest is result of mismanagement of this forest and many human destruction factors can be stopped or modified and, while the natural factors are lower and under control, those effects can also be modified. Among the human causes of deforestation, illegal timber harvesting, invasion of forests, livestock grazing in forests and timber harvesting were the most important causes of deforestation according to forestry projects. After these factors, harvesting of wood for fuel, arson or spontaneous fires, early replacement of management and non-systematic exploitation of forests and construction development activities (road construction) were the main causes of deforestation in Hyrcanian forests. The most important of these deforestation causes were pests and spontaneous fires, respectively. In all four ranking methods (AHP, TOPSIS, ELECTRE III and SAW) ranked first to fourth respectively invasion of forested areas, The presence of livestock in the forest, illegally harvesting of wood from the forest and harvest wood as fuel, respectively. This indicates that these factors’ ranks have high stability and the total weight of each of these factors is high compared to the next factor, which means the impact of these factors on the destruction of the Hyrcanian forest is important.ConclusionThe results showed that success in the Hyrcanian forest protection plans depends on the cooperation of local and indigenous communities; because many of the environmental threats that cause destruction of the forests are the result of human activities, the success in most natural resource-related and the environmental projects depends on economic and social situations associated with the local and indigenous community living in the region.Keywords: Deforestation, Group decision making, Hyrcanian forests, Pairwise comparison
-
زمینه و هدفمدل بارش – رواناب کینفیل با هدف بازسازی واقعه بارش در زمین های با کاربرد کشاورزی به کار می رود.روش بررسیمدل کینفیل که توسط سیستم GIS، تکمیل می شود، روش مناسبی برای دستیابی به رواناب سیلاب در حوضه آبریز سپیدرود (شمال ایران) به شمار می رود.که در طی آن سناریو های مختلفی از واقعه بارش اجرا می شود.
یافته ها ونتایجنتایج نشان می دهند هنگامی که دبی پیک سیلاب مشاهده شده معادل 25/2 متر مکعب بر ثانیه بود، دبی محاسبه شده توسط مدل کینفیل معادل 4/2 متر مکعب بر ثانیه پیش بینی گردید (حدود 7 درصد خطا) و هنگامی که دبی پیک سیلاب مشاهده شده معادل 9/1 متر مکعب بر ثانیه بود، دبی محاسبه شده توسط مدل کینفیل معادل 8/1 متر مکعب بر ثانیه پیش بینی گردید (حدود 5 درصد خطا). هم چنینبر اساس مدل کینفیل مدیریت حوضه آبریز شامل بررسی کاهش پوشش جنگلی بر میزان پیش بینی دبی سیلاب با دقت چشم گیری به کار می رود. نتایج نشان دادند هنگامی که کاهش پوشش جنگلی به میزان 10 درصد از کل مقدار اولیه می رسد، دبی پیک سیلاب 5/14 برابر افزایش می یابدکلید واژگان: مدل کینفیل، دبی پیک سیلاب، سیستم اطلاعات جغرافیایی، کاهش پوشش جنگلیIntrodouction: KINFIL rainfall-runoff model has been used for the reconstruction of the rainfall runoff events in agricultural land use.MethodThe implementation of the KINFIL model supported by GIS proved to be a proper method for the flood runoff assessment on Sepidroud catchments (north of Iran), during different scenarios of the rainfall events.ResultsThe results show when the observed discharge peak was 2.25 m**3/s, the computed discharge by the KINFIL model predicted 2.4 m**3/s (about 7% errors) and when the observed discharge peak was 1.9 m**3/s, the computed discharge by the KINFIL model predicted 1.8 m**3/s (about 5% errors). Also, the KINFIL model may be used for the catchment management, including the investigation of deforestation on predict flood runoff assessment with a significant precision. The results showed when deforestation reaches 10% of total primitive areas in Sepidroud basin, the runoff-peak may increase more than 14.5 timesKeywords: KINFIL model, runoff peak, GIS, deforestation -
The Zagros forests (west of Iran) have been highly exploited in recent decades by human impacts. Easy access, abundance and variety of valuable forest yields have led to population growth density, creation of new residential areas and deforestation activities. In order to determinate the distribution and rate of deforestation from 1995 to 2006 by using the satellite imagery (IRS-1C and LANDSAT image) and possibility of modeling the changes extent and its relation to physiographic and some human factors by using multiple regression in the Kohkeloeye and Boveirahmad province, Golestan province. Southern Zagros forest, west of Iran. Classification was performed using maximum likelihood classifiers and forest divided two classes (forest and non – forest). Results showed that the maximum likelihood classifiers exhibited the highest results with 96% overall accuracy and 74% kappa coefficient. The results showed that about 462.5 ha from forest areas were deforested in the 12 years. To determination of major element of forest destruction used the multiple regression methods. According to results distance from road and village variables were in contrary of deforestation expanding. Forest destruction was increased with increasing around populated villages and near of this village.
Keywords: Iran, Deforestation, IRS-1C, Kohkeloeye, Boveirahmad province
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.