تحلیل مکانیزمانی تغییرات پوشش گیاهی در استان آذربایجان شرقی ایران طی یک دوره ۲۲ ساله با استفاده از داده‌های MODIS و مدل‌های آماری پیشرفته

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه آب و هواشناسی، دانشکده جغرافیا و برنامه ریزی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

2 گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

3 گروه برنامه‌ریزی شهری، دانشکده هنر و معماری، دانشگاه گیلان، رشت، ایران

4 گروه جغرافیا، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه سید جمال‌الدین اسدآبادی، اسدآباد، ایران

10.22034/nawee.2025.556274.1176
چکیده
هدف:پوشش گیاهی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین شاخص‌های سلامت اکوسیستم، نقش تعیین‌کننده‌ای در پایداری محیط‌زیست، تنظیم چرخه‌های اقلیمی، حفاظت خاک و مدیریت منابع آب دارد. مناطق کوهستانی خشک و نیمه‌خشک ایران، به‌ویژه استان آذربایجان شرقی، به دلیل حساسیت بالا نسبت به تغییرات اقلیمی، کاهش بارش، افزایش دما و فشارهای انسان‌زاد، در معرض ناپایداری‌های اکولوژیکی قرار دارند.
مواد و روش‌ها:در این پژوهش از تصاویر ماهواره‌ای MODIS )محصول MOD13Q1 نسخه ۶( برای استخراج شاخص تفاضل نرمال‌شده پوشش گیاهی (NDVI) استفاده شد. پردازش داده‌ها با استفاده از نرم‌افزارهای ArcGIS، MATLAB و Minitab انجام شد. برای تحلیل تغییرات پوشش گیاهی، شاخص NDVI بر اساس نسبت بازتاب باند فروسرخ نزدیک و باند قرمز محاسبه گردید. سپس به‌منظور بررسی ساختار آماری و فضایی داده‌ها، از آزمون کولموگروفاسمیرنوف (KST) جهت ارزیابی نرمال بودن توزیع داده‌ها، تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده‌ها و شناسایی الگوهای غالب زمانی، و مدل رگرسیون وزندار جغرافیایی (GWR) برای تحلیل روابط مکانی بین پوشش گیاهی، ارتفاع و بارش استفاده شد. همچنین آزمون‌های همگنی نظیر Pettitt و Standard Normal Homogeneity نیز برای ارزیابی پایداری زمانی داده‌ها به کار گرفته شدند.
نتایج و بحث:نتایج پژوهش نشان داد که پوشش گیاهی استان آذربایجان شرقی طی دوره مورد مطالعه دارای روند افزایشی ملایمی بوده است، به‌گونه‌ای که میانگین نرخ تغییرات سالانه NDVI از ۰٫۱۶۶ درصد در دوره ۲۰۰۰۲۰۰۹ به ۰٫۱۹۲ درصد در دوره ۲۰۱۰۲۰۲۲ افزایش یافته است. با وجود این روند مثبت، تحلیل‌های آماری بیانگر ناپایداری قابل توجه اکولوژیکی در منطقه بودند. آزمون کولموگروفاسمیرنوف نشان داد که توزیع NDVI در اکثر ماه‌ها از توزیع نرمال تبعیت نمی‌کند و این موضوع بیانگر حساسیت شدید پوشش گیاهی منطقه نسبت به تنش‌های اقلیمی و محیطی است.
تحلیل فراوانی داده‌ها نشان داد که حدود ۸۳ درصد از منطقه در طبقه پوشش گیاهی تنک قرار دارد و واریانس بالای NDVI (حدود ۳۶٫۷۸ درصد) وجود ناهمگنی شدید فضایی را در سطح استان تأیید می‌کند. مقادیر NDVI در محدوده‌ای بین ۰٫۰۷۶- تا ۰٫۶۲ متغیر بوده و این دامنه تغییرات نشان‌دهنده تفاوت زیاد شرایط زیست‌محیطی در مناطق مختلف استان است.
نتیجه‌گیری:نتایج این پژوهش نشان داد که اگرچه پوشش گیاهی استان آذربایجان شرقی طی دو دهه اخیر روند افزایشی ملایمی را تجربه کرده است، اما این افزایش همراه با ناپایداری اکولوژیکی و ناهمگنی شدید فضایی بوده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Spatio-Temporal Dynamics of Vegetation Cover in East Azerbaijan Province, Iran: A 22-Year Analysis Using MODIS Data and Advanced Statistical Models

نویسندگان English

farahnaz khoramabadi 1
Sina Fard Moradinia 2
Mostafa Tahani Yazdeli 3
Sayyed Mohammad Hosseini 4
1 Department of Climatology, Faculty of Geography and Planning, University of Isfahan, Isfahan, Iran
2 Department of Civil Engineering, Faculty of Technology and Engineering, Ta.C., Islamic Azad University, Tabriz, Iran.
3 Department of Urban Planning, Faculty of Art and Architecture, University of Guilan, Rasht, Iran.
4 Department of Climatology, Faculty of Humanities, Sayyed Jamaleddin Asadabadi University, Asadabad, Iran.
چکیده English

V
Objective: Vegetation cover is a critical indicator of regional ecosystem health and a key component of global climate regulation models. In vulnerable mountainous environments, characterized by high sensitivity to climatic and anthropogenic pressures, monitoring vegetation dynamics over time is essential for effective resource management.
Method: This study focuses on the spatio-temporal variations of vegetation cover in East Azerbaijan Province, a crucial mountainous region in northwestern Iran, over a 22-year period (2000–2022). To achieve this objective, statistical and geospatial methods, including the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Kolmogorov–Smirnov test (KST), Geographically Weighted Regression (GWR), and Principal Component Analysis (PCA), were applied to MODIS satellite products.
Result: The findings reveal sustained but unstable vegetation dynamics in the region. The KST indicated that NDVI distributions were non-normal across all months, suggesting considerable ecological instability. Notably, the mean annual rate of NDVI change increased from 0.166% in the first decade (2000–2009) to 0.192% in the second period (2010–2022). The high NDVI variance (36.78%) confirms pronounced spatial heterogeneity across the province. Furthermore, a moderate positive correlation (45%) was observed between precipitation and vegetation cover, highlighting the dominant role of moisture availability. Finally, PCA identified three high-density vegetation groups, collectively explaining 93.49% of the total variance, while the GWR model demonstrated strong predictive capability for localized vegetation changes.
Conclusion: These results provide valuable quantitative evidence of ongoing ecological changes in this important mountainous region and offer essential insights for regional land-use planning and conservation strategies.

کلیدواژه‌ها English

Ecological Change
NDVI Modeling
Geospatial Statistics
GWR Approach
Principal Components
امیری، فاضل؛ یگانه، حسن(1391) . ارزیابی شاخصهای گیاهی برای تهیه نقشه درصد پوشش گیاهی در اراضی نیمه خشک بخش مرکزی ایران(حوزه آبخیز قرهآقاچ). نشریه مرتع و آبخیزداری، شماره 2، 175-189.
پناهی، علی؛  خرم آبادی،  فرحناز(1398) . ارزیابی دقت دادههای CSIRO  و مدل LARS-WGدر شبیه سازی متغیرهای اقلیمی استان آذربایجان شرقی. نشریه دگرگونی ها و مخاطرات آب و هوایی، شماره 2، 140-162.
تمرتاش، رضا؛ جعفری، محمد؛ حیدری شریف آباد، حسین؛ زاهدی امیری، قوام الدین(1392) . تعیین رابطه عناصر تغذیهای در برخی گونههای مرتعی و خاک اکوسیستمهای مرتعی منطقه طالقان. نشریه حفاظت زیست بوم گیاهان، شماره 3، 15-30.
حسینی، سید محمد؛ فاطمینیا، فخریسادات(1400) . پایش اقلیمی- ماهوارهای شاخص سطح برگ در استان همدان. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، شماره 61، 277-259.
سمیعی,محمد , سیدیان,سیدمرتضی , فتح آبادی, ابوالحسن و جهان تیغ,نصرالدین (1402). مدلسازی و بررسی مهمترین عوامل مؤثر بر وقوع سیلاب حوزه آبخیز گرگانرودرویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست، (2)2،  123-136
شریفی، ویدا (1401). تحلیل اثر خشکسالی بر پارامترهای فنولوژی شاخص های گیاهی از سری زمانی تصاویر سنجنده MODIS (مورد مطالعاتی: استان همدان). پایان نامه کارشناسی ارشد، رشته نقشه برداری، گرایش سنجش ازدور، دانشکده مهندسی گروه عمران، دانشگاه کردستان.
شکراللهی، شکوفه؛ مرادی، حمیدرضا؛ دیانتی تیلکی، قاسمعلی (1391). بررسی اثر ویژگیهای خاک و عوامل فیزیوگرافی بر پوشش گیاهی(مطالعه موردی: بخشی از مراتع ییلاقی پلور). تحقیقات مرتع و بیابان ایران، شماره 19، 655-668.
صالح پور، زینب؛ جعفری کوخدان، عزیزاله؛ علیرضانژاد، علی (1392). بررسی تغییرات پوشش گیاهی در ارتباط با عوامل فیزیوگرافی رشته کوه دنا. فیزیولوژی محیطی گیاهی، شماره 8، 28-37.
کمالی,نسیم و فرهادی بانسوله,بهمن (1401). مقایسه‌ی تغییرات زمانی و مکانی تبخیر ‌و ‌تعرق ذرت در منطقه‌ی ماهیدشت حاصل از تصویر ماهواره‌ای لندست ۸ و منابع موجود.  رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست ،  (1)1، 51-62
محسنی‌فر, کامران., حلفی, علی و پناه‌پور, ابراهیم (1403). اثر فرسایش هزاردره بر هدررفت مواد آلی و تغییرات برخی خصوصیات خاک مناطق خشک استان خوزستان (حوضه درب خزینه شوشتر). رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست)، (1)3. 12-1.
مقدم، محمدرضا (1388). مرتع و مرتعداری، چاپ 6، انتشارات دانشگاه تهران، تهران.
میراحسنی، مرضیه سادات؛ سلمانماهینی، عبدالرسول؛ سفاینان، علیرضا؛ محمدی، جهانگیر؛ مدرس، رضا؛ جعفری، رضا؛ پورمنافی، سعید (1398). ارزیابی روند تغییرات پوشش گیاهی با استفاده از تصاویر سری زمانی و آزمون من-کندال در حوضه آبخیز گاوخونی. محیط شناسی، شماره 1، 114-99.
ناطقی، سعیده؛ نوحهگر، احمد؛ احسانی، امیر هوشنگ؛ بذرافشان، امالبنین (1396). بررسی تغییرات پوشش گیاهی براساس شاخصهای گیاهی با استفاده از سنجش از دور. فصلنامه تحقیقات مرتع و بیابان ایران، شماره24، 778-790.
Amiri, F., Yeganeh, H., 2012. Evaluation of vegetation indices for mapping vegetation cover percentage in semi-arid lands of central Iran (Qareh-Aghach watershed). Rangeland and Watershed Management Journal, 65(2), 175–189. (In Persian)
Panahi, A., & Khorramabadi, F., (2019). Accuracy assessment of CSIRO data and the LARS-WG model in simulating climatic variables of East Azerbaijan Province. Journal of Climate Change and Climatic Hazards, 7(2), 140–162. (In Persian)
Tamartash, R., Jafari, M., Heidari Sharif Abad, H., & Zahedi Amiri, Q., (2013). Determining the relationship between nutrient elements in some rangeland species and soil of rangeland ecosystems in Taleghan region. Plant Ecosystem Conservation Journal, 1(3), 15–30. (In Persian)
Hosseini, S. M., & Fateminia, F. S., (2021). Climatic-satellite monitoring of leaf area index in Hamadan Province. Applied Research in Geographical Sciences, 21(61), 259–277. (In Persian)
Samaei, M., Seydian, S. M., Fathabadi, A., & Jahantigh, N., (2023). Modeling and investigation of the most important factors affecting flood occurrence in the Gorganroud watershed. Modern Approaches in Water and Environmental Engineering, 2(2), 123–136. (In Persian)
Sharifi, V., (2022). Analysis of drought impacts on phenological parameters of vegetation indices using MODIS time-series imagery (Case study: Hamadan Province) (Master’s thesis). Department of Surveying Engineering, Remote Sensing Division, University of Kurdistan, Iran. (In Persian)
Shokrollahi, S., Moradi, H. R.,  Dianati Tilaki, G., (2012). Investigation of the effects of soil properties and physiographic factors on vegetation cover (Case study: Part of the Polour summer rangelands). Iranian Journal of Rangeland and Desert Research, 19, 655–668. (In Persian)
Salehpour, Z., Jafari Kookhdan, A.,  Alirezanajad, A., (2013). Investigation of vegetation cover changes in relation to physiographic factors in the Dena Mountain Range. Plant Environmental Physiology, 8, 28–37. (In Persian)
Kamali, N., & Farhadi Bansouleh, B., (2022). Comparison of temporal and spatial variations of maize evapotranspiration derived from Landsat 8 satellite imagery and available data sources in Mahidasht region. Modern Approaches in Water and Environmental Engineering, 1(1), 51–62. (In Persian)
Mohsenifar, K., Halafi, A., Panahpour, E., (2024). Effects of badland erosion on organic matter loss and changes in selected soil properties in arid regions of Khuzestan Province (Darb-e Khazineh watershed, Shushtar). Modern Approaches in Water and Environmental Engineering, 3(1), 1–12. (In Persian)
Moghadam, M. R., (2009). Rangeland and rangeland management (6th ed.). Tehran University Press.
Mirahsani, M. S., Salmanmahiny, A., Safaeinan, A., Mohammadi, J., Modares, R., Jafari, R., & Pourmanafi, S., (2019). Assessment of vegetation cover change trends using time-series imagery and the Mann–Kendall test in the Gavkhouni watershed. Environmental Sciences, 17(1), 99–114. (In Persian)
Nateghi, S., Nouhagar, A., Ehsani, A. H., Bazrafshan, O., (2017). Investigation of vegetation cover changes based on vegetation indices using remote sensing techniques. Iranian Journal of Rangeland and Desert Research, 24, 778–790. (In Persian)
Afifi, M. I., 2016. Monitoring particulate matter using multi-spectral images of Modis satellite in the southwest of Iran, Geography Quarterly. 55:184-194.
Allison, E. W. 1989. Monitoring drought affected vegetation with AVHRR Digest International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 4,1965-1967.
Campo-Bescós, M., Muñoz-Carpena, R., Southworth, J., Zhu, L., Waylen, P., Bunting, E., (2013). Combined Spatial and Temporal Effects of Environmental Controls on Long-Term Monthly NDVI in the Southern Africa Savanna. Remote Sensing, 5(12), 6513–6538.
Feng, J., Dong, B., Qin, T., Liu, S., Zhang, J., Gong, X., 2021. Temporal and Spatial Variation Characteristics of NDVI and Its Relationship with Environmental Factors in Huangshui River Basin from 2000 to 2018. Polish Journal of Environmental Studies, 30(4), 3043–3063. 
Harris, A., Carr, A.S., Dash, J., 2014. Remote sensing of vegetation cover dynamics and resilience across southern Africa. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information, 28, 131-139.
Jin, S., Yang, L., Zhu, Z., Homer, C., 2017. A land cover change detection and classification protocol for updating Alaska NLCD 2001 to 2011. Remote Sensing of Environment, 195, 44–55.
Jolliffe, I. T., 2002. Principal Component Analysis, second Edition, Spinger.
Kargupta. H, Huang. W. Y, Sivakumar. K., E. Johnson., 2001. Distributed Clustering Using Collective Principal Component Analysis, Knowl. Inf. Syst, 3 (4), 422 –448.
Kogan, F. N., 1993. United States droughts of late 1980's as seen by NOAA polar orbiting satellites. International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 1,197-199.
Kolmogorov, A., 1933. Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione. Giornale dell’Istituto Italiano degli Attuari, 4, 83–91.
Lazzarini, M., Marpu, P. R., Ghedira, H., 2013. Temperature-land cover interactions: the inversion of urban heat island phenomenon in desert city areas. Remote Sensing of Environment, 130, 136-152.
Lu, D., Mausel, P., Brondi´zio, E., Moran, E., 2004. Change detection techniques.International Journal of Remote Sensing, 12, 2365-2407.
Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., Moran, E., (2004). Change detection techniques. International journal of remote sensing25(12), 2365-2401.
Nicholson, S. E., M. L. Davenport, A. L. Malo., 1990. A Comparision of the Vegetation Response to Rainfall in the Sahel and East Africa Using Normalized Defference Vegetation Index from NOAA AVHRR, Climatic Change, 17,209-241.
Peng, J., Liu, Z., Liu, Y., Wu, J., Han, Y., 2012. Trend analysis of vegetation dynamics in Qinghai–Tibet Plateau using Hurst Exponent. Ecological Indicators, 14(1), 28-39.
Pettorelli, N., Vik, O., Mysterud, A., Gaillard, J.M., Tucker, C.J., Stenseth, N.C., 2005. Using the satellite derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Journal Trends in ecology and evolution, 9(20), 503-510.
Qader, S. H., Priyatikanto, R., Khwarahm, N. R., Tatem, A. J., & Dash, J., (2022). Characterising the land surface phenology of middle eastern countries using moderate resolution landsat data. Remote Sensing14(9), 2136.
Richard, Y., I. Poccard., 1998. A Statistical Study of NDVI Sensitivity to Seasonal and Interannual Rainfall Variations in Southern Africa. International Journal of Remote Sensing, 19(15), 2907- 2920.
Tipping, M. E., C. M. Bishop., 2008. Probabilistic principal component analysis. Technical Report NCRG /97/010, Microsoft Research.
Vidal, R., Y. Ma., Sastry, S., Vidal, Y., Ma, S., Sastry., 2003. Generalized principal component analysis (GPCA). In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, I, 621-628.
Wang, X., 1997. Multivariate analysis of desert in Anxi. Acta Botanica Sinica, 39 (5), 461-466.
Wang, Z.P., Zhang, X. Z., He, Y.T., Li, M., Shi, P.L., Zu, J.X., Niu, B., (2018). Responses of normalized difference vegetation index (NDVI) to precipitation changes on the grassland of Tibetan Plateau from 2000 to 2015. journal of applied ecology, 29(1), 75-83.
Widaman, K. F., 1990. Bias in Pattern Loadings Represented by Common Factor - Analysis and Component Analysis. Multivariate Behavioral Research, 25 (1), 89 -95.
Xuefei, LiuJie., Dong, G., Han, X., 2021. Spatial-temporal variation of NDVI and its responses to precipitation in the upper of Heihe from 2000 to 2019. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 783(1), 012148.
Zenouzi, A. S., Yenneti, K., Teimouri, R., Abbasiyan, F., Palme, M., (2022). Analysis of changes in vegetation index during the rapid urban spatial development period (1990–2020) in Tehran metropolis, Iran. Atmosphere13(12), 2010.
Zhang, Q., Kong, D., Singh, V. P., Shi, P., 2017. Response of vegetation to different timescales drought across China: spatiotemporal patterns, causes and implications, Glob. Planet. Chang, 152, 1-11.