ارائه مدل حساسیت به فرسایش بادی با بهره‌گیری از روش ارزیابی چند معیاره در پناهگاه حیات وحش هامون

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، دانشکدۀ منابع طبیعی، گروه محیط زیست، دانشگاه زابل، زابل، ایران.

2 دانشجوی دکتری اقتصاد محیط زیست، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه زابل، زابل، ایران.

چکیده

پدیده فرسایش بادی و توفان‌های گرد و غباری یکی از مهمترین مخاطره های اقلیمی فراگیر است که خسارت­‌های فراوانی را بر بخش‌های مختلف از جمله محیط­‌زیست و سلامت انسان‌ها وارد می‌کند. تالاب بین المللی هامون در شرق ایران و در مصب رودخانه هیرمند قرارگرفته ­است که با وقوع خشکسالی‌های شدید سه دهۀ اخیر، بستر آن به کانون برداشت گردوخاک تبدیل شده است. هدف از پژوهش حاضر، بررسی حساسیت فرسایش بادی در بخش ایرانی تالاب هامون به عنوان پناهگاه حیات وحش است. برای این منظور، با انجام مرور منابع و بررسی نظر خبرگان، تعداد 15 معیار مؤثر بر فرسایش بادی تعیین و با بهره­‌گیری از روش AHP، وزن‌دهی شد. بررسی وزن‌ها نشان داد تاج پوشش گیاهی با 0.13 بیشترین وزن را دارد. با بهره‌گیری از تصاویر ماهواره‌ای آبان ۱۴۰۰، شاخص گیاهی SAVI به عنوان نمایه‌ای از مقدار تاج پوشش گیاهی سطح زمین تهیه شد. برای تهیۀ نقشه معیارهای ویژگی­‌های خاک، از ۱۳۵ نقطه از خاک سطحی نمونه­‌برداری انجام و نمونه‌ها به آزمایشگاه منتقل شد. بعد از تعیین مقادیر عددی معیارهای مورد نظر در هر نمونه، نقشه معیارها با بهره‌گیری از روش IWD تهیه شد. معیارها به روش فازی استاندارد شد و سپس با اعمال وزن‌ها به روش ترکیب خطی وزن­‌دار با یکدیگر ترکیب و مدل فرسایش‌پذیری بادی خاک، تهیه و به پنج طبقه فرسایش‌پذیری طبقه‌­بندی شد. برای بررسی صحت مدل، در 40 محل، با استقرار دستگاه تونل باد قابل حمل، سرعت آستانۀ فرسایش بادی اندازه گیری و اعداد به‌­دست آمده مطابق با طبقه‌­های فرسایش‌پذیری به پنج طبقه، دسته‌­بندی و با طبقۀ متناظر فرسایش‌پذیری محل استقرار تونل باد مقایسه شد. صحت کلی به‌­دست آمده 81% نشان دهندۀ توانایی این روش در تهیه مدل فرسایش بادی خاک است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


  1. Amin, P and Taghizadeh, R. (2016). Investigating the potential of soil wind erodibility in arid and hyper arid lands in central Iran (Case Study: Yazd-Ardakan plain). Quantitative Geomorphological Rsearch,5(2),20-35. (in Farsi)
  2. Arbab, M., Pahlavanravi, A., Piri.S, H & Amiri, M. (2018). Accuracy assessment of geo-statistics and artificial neural networks methods to estimate threshold wind velocity: A Case of Jazinak Region, Sistan Plain. Environmental Erosion Research Journal,8(31), 87-105. (in Farsi)
  3. Ayazi, Z., Mesbahzadeh, T., Ahmadi, H and Mashhadi, N. 2017. Investigation potential sedimentation geomorphology facies with usage wind erosion meter and IRIFR. E. A model (case study, Kashan- Aran). Desert Management, 4(8), 70-83. (in Farsi)
  4. Borrelli, P., Lugato, E., Montanarella, L & Panagos.P. (2016). A new assessment of soil loss due to wind erosion in European agricultural soils using a quantitative spatially distributed modeling approach. Land Degradation and Development, 28, 335-344.
  5. Chakherlou, S., Jafarzadeh, A.A., Ahmadi, A., Feizizadeh , B and Shahbazi , F. 2021. Soil Wind Erodibility Zonation of the Urmia Lake Eastern shores. Water and Soil Science, 31(3), 1-14.
  6. Chatrenour, M., Landi, A., Noroozi, A.A & Bahrami, H.A. (2021). Estimation of Wind Erosion Threshold Friction Velocity in Areas Prone to Dust Production by Spectroscopy in Khuzestan. Soil Research, 34(4), 465-483. (in Farsi)
  7. Cornelis, W.M., Gabriels, D., and Hartmann, R. (2004). A parameterization for the threshold shear velocity to initiate deflation of dry and wet sediment. 59, 43-51.
  8. Ebrahimi Khusfi, Z., Roustaei, F., Ebrahimi Khusfi, M and Naghavi, S. (2019). Investigation of the relationship between dust storm index, climatic parameters, and normalized difference vegetation index using the ridge regression method in arid regions of Central Iran. Arid Land Research and Management, 34(3), 239-263.
  9. Ekhtesasi, M.R. Akhavan, M., Azimzadeh, H.R and Emtehani, M.H. (2003). Effect of salt on erodibility of soil by wind. Natural Resource, 56(1), 17-28. (in Farsi)
  10. Hagen, L. J., Van, S.V & Sharratt, B. (2010). Estimating the saltation and suspension components from field wind erosion. Aeolian Research, 1, 147-153.
  11. Huete, A.R. (1988). A soil-adjusted vegetation index. Remote sensing of environment, 25, 295-309.
  12. Jahantigh, M. (2015). Study of back and forth role in wind erosion of dry land region, case ‎study: dry bed of Hamoon lake in Sistan area. Watershed Engineering and Management, 7(3), 297-305. (in Farsi)
  13. J, H., Qiang, C & Wen, C. (2013). Tunnel study of multiple factors affecting wind erosion from cropland in agro-pastoral area of Inner Mongolia, China. Mountain Science, 10, 68-74.
  14. Mahmoudabadi, M & Zamani, S. (2013). Effect of wind speed and soil particle size distribution on sediment transport mechanisms due to wind erosion. Watershed Engineering and Management, 4(3), 1-16. (in Farsi)
  15. Malcezewski, J. (2006). GIS‐based multi criteria decision analysis: a survey of the literature. Geographical Information Science, 20(7), 703–726
  16. Maleki, S., Miri, A., Rahdari, V and Dragovich, D. (2021). A method to select sites for sand and dust storm source mitigation: case study in the Sistan region of southeast Iran, Environmental Planning and Management, 64(12), 2192-2213
  17. Maleki, S & Rahdari, V. (2022). Investigation of L band PALSAR synthetic aperture radar (SAR) data in land cover mapping. Desert Management, 9(4),23-38. (in Farsi)
  18. Middleton, N. (2018). Rangeland management and climate hazards in drylands: Dust storms, desertification and the overgrazing debate. Natural Hazards, 92 (S1),57–70.
  19. Mosadeghi, R., Warnken, J., Tomlinson, R & Mirfenderesk, H. (2015). Comparison of and AHP in spatial multi criteria decision making model for urban land-use planning. Computer, Environment and Urban Systems, 49, 54-65.
  20. Panayiotopoulos, K. P., N. Barbayiannis and K. Papatolios. (2004). Influence of electrolyte concentration, sodium adsorption ratio, and mechanical disturbance on dispersed clay particle size and critical flocculation concentration in Communications in Soil Science and Plant Analysis,35, 1415-1434.
  21. Rahdari, V. (2020). Black bear habitat suitability modeling in a part of Sistan and Balouchestan province using multi-criteria evaluation method. Natural Environment, 73(3), 485-499. (in Farsi)
  22. Rahdari, V & Maleki, S. (2019). Assessing the economic damage of drought and dust storm in the last two decades in Sistan region. International Conference of Dust storm in Southwest Asia, University of Zabol. (in Farsi)
  23. Sadatinejad, S, J., Yazdani, Y, Khazayi, M and Vali, A. 2015. Study of soil erodibility using geostatistics way (Case Study: Province of Kohgiluyeh Boyer Ahmad). Desert Ecosystem Engineering Journal, 4(6), 2015. 43-54. (in Farsi)
  24. Shahabinejad, N., Mahmoodabadi, M., Jalalian, A and Chavoshi, E. )2020 (. The Influence of Soil Properties on the Wind Erosion Rate at Different Regions of Kerman Province. Water and Soil Science, 24(3), 209-222. (in Farsi)
  25. Sirjani, E., A. Sameni, A. A. Moosavi, M. Mahmoodabadi and B. Laurent. (2019). Portable wind tunnel experiments to study soil erosion by wind and its link to soil properties in the Fars province, Iran. Geoderma, 333, 69-80.
  26. Soloki, H., Khamehchian, M., Hafezi.M, N & Alavi.P, S.K. (2009). Study of wind erosion in Sistan plain and its effects on engineering properties of soils. Engineering Geology, 2(3), 13-26.
  27. Zhengquan, L., Kuo, W., Hao, M and And Yaoxiang, W. 2018. Adjusted inverse distance weighted spatial interpolation method. Advances in Computer Science Research, 65, 128-132.
  28. Yan, N., P. Marschner, W. Cao, C. Zuo and W. Qin. )2015(. Influence of salinity and water content on soil International Soil and Water Conservation Research, 3,316-323.