چکیده:
پیشینه و هدف تغییرات پوشش زمین و رطوبت خاک تاثیر زیادی بر دمای سطح زمین دارد؛ بنابراین، دمای سطح را میتوان برای مطالعه تغییرات پوشش زمین و بیابانزایی استفاده کرد. شهرستان ارسنجان که در شمال شرق استان فارس واقع گردیده است، دارای پوشش جنگلی و مرتعی نسبتا خوبی است. برداشت بیشازحد منابع آب زیرزمینی و نیز کاهش مقدار بارش، باعث کاهش سطح آب در این منطقه و خشکیدگی بسیاری از چاهها طی سالهای اخیر شده است. این مسائل باعث شده تا سطح زیر کشت محصولات کشاورزی و نیز مساحت پوشیده از آب دریاچه بختگان در این پهنه طی سری زمانی کاهش یابد. با این حال، تاکنون بررسی دمای سطح زمین و ارتباط آن با تغییرات کاربری زمین در شهرستان ارسنجان موردمطالعه قرار نگرفته است. لذا در این پژوهش، تغییرات فضایی - زمانی دمای سطح زمین و ارتباط آن با پوشش گیاهی و سطح دریاچه بختگان موردبررسی قرارگرفته است. مواد و روش ها تعداد 11 تصویر مربوط به دادههای Level-1 ماهواره لندست از منطقه موردمطالعه از سال 2003 تا 2018 میلادی تهیه گردید. ازآنجاکه وضعیت پوشش گیاهی در این منطقه در ماههای آوریل و میبه علت بارشهای زمستانه، در بهترین وضعیت خود است، لذا تصاویر مربوط به این دوره زمانی بهمنظور بررسی نوسان پوشش گیاهی و سطح آب دریاچه بختگان مورد پایش قرار گرفت. از شاخص پوشش گیاهی نرمال شده برای برآورد مقدار پوشش گیاهی استفاده شد. بهمنظور محاسبه دمای سطح زمین از روش الگوریتم پلانک استفاده گردید. آشکارسازی تغییرات با استفاده از فن تفاضل شاخصهای گیاهی انجام شد. به منظور طبقه بندی دمای سطح زمین و تغییرات زمانی-مکانی دمای سطح زمین، در ابتدا تصویر اختلاف دمای سطح زمین در سال 2018 نسبت به سال 2003 محاسبهشده نرمال گردید. سپس تصویر نرمال شده با استفاده از پارامتر انحراف معیار در 5 طبقه دمایی پهنهبندی شد. نتایج و بحث متوسط مقدار شاخص پوشش گیاهی نرمال شده از سال 2003 با مقدار 0. 25 روندی نزولی را به خود گرفت که تا سال 2018 ادامه داشت، به طوری که مقدار پوشش در این سال به 0. 18 کاهش یافت؛ اما در سوی دیگر، متوسط دمای سطح زمین کاملا سیر صعودی داشت به طوری که از مقدار 29Co در سال 2003 به 41. 7Co در سال 2018 افزایش یافت. نتایج نشان میدهد که متوسط مقدار شاخص پوشش گیاهی نرمال شده در پوشش زراعی در سال 2003 به مقدار 0. 66 بود اما بااینوجود مقدار این شاخص در سال 2018 به 0. 33 کاهش یافت. در مقابل، دمای سطح زمین در عرصههای کشاورزی در بازه 2003 تا 2018 سیری صعودی را داشت و از مقدار 20. 9Co سال 2003 به 39. 5Co در سال 2018 افزایش یافت. نتایج نشان داد که متوسط دمای سطح زمین در پهنه دریاچه در بازه 2003 تا 2018 سیری صعودی را داشت و از مقدار 20. 1Co در سال 2003 به 36. 5Co در سال 2018 افزایش یافت. با توجه به این نتایج، مقدار متوسط شاخص پوشش گیاهی نرمال شده در سال 2018 در محدوده پوشش طبیعی و زراعی به ترتیب به مقدار 0. 07 و 0. 33 کاهش داشته است؛ اما با توجه به رابطه مثبت بین شاخص پوشش گیاهی نرمال شده و دمای سطح زمین در پهنه های پوشیده از آب، مقدار شاخص پوشش گیاهی نرمال شده در سال 2018 به مقدار 0. 39 در محدوده دریاچه بختگان افزایش یافت. در مقابل دمای سطح زمین در کاربریهای پوشش طبیعی، زراعی و دریاچه به ترتیب به مقدار 12. 7Co، 18. 6Co و 16. 4Co در سال 2018 نسبت به سال 2003 افزایش یافت. نتایج نشان داد رابطه منفی بین شاخص پوشش گیاهی نرمال شده و دمای سطح زمین است (0. 862= R2). به طوری که با افزایش تراکم پوشش گیاهی دمای سطح زمین کاهش مییابد. در مقابل، در شورهزارها و اراضی بایر، مقدار شاخص پوشش گیاهی نرمال و دمای سطح زمین بالا میباشند. با توجه به نتایج، بیشترین همبستگی منفی بین پوشش زراعی و دمای سطح زمین به دست آمد که برابر با 0. 94- بود. علت این همبستگی بالا را میتوان به انبوهی و تراکم پوشش گیاهی در مناطق زراعی ربط داد. همبستگی منفی پایین بین پوشش طبیعی و دمای سطح زمین نیز حاکی از تراکم پایین پوشش گیاهی در عرصههای مرتعی و جنگلی است. بهمنظور بررسی سطح کاهش یا افزایش دمای سطح زمین در کاربریهای مختلف پوشش زراعی، پوشش طبیعی و کلاس آب، نقشه اختلاف دمای سطح زمین در سال 2018 نسبت به سال 2003 به پنج کلاس دمای خیلی پایین، دمای پایین، دمای متوسط، دمای بالا و دمای بسیار بالا طبقهبندی گردید. با توجه به نتایج حاصل از طبقهبندی دمای سطح زمین، بیشترین مساحت مربوط به طبقه دمایی متوسط در تمام کاربریها بوده است، بهطوریکه بیشترین مساحت این طبقه دمایی مربوط به پوشش طبیعی به مقدار 86733 هکتار است. ازآنجاکه تراکم و مقدار پوشش گیاهی بهویژه در اراضی کشاورزی در سال 2018 کاهش چشمگیری نسبت به سال 2003 داشت، لذا مساحت طبقات دمایی بالا و بسیار بالا افزایش زیادی داشتند. مساحت طبقات دمایی بالا و بسیار بالا در زمینهای زراعی به ترتیب به مقدار 4625 هکتار و 7192 هکتار رسید. همچنین، ازآنجاکه سطح آب دریاچه در سال 2018 نسبت به سال 2003 کاهش یافت، لذا مساحت طبقات دمایی بالا و بسیار بالا در این کلاس به ترتیب به مقدار 1824 و 3919 هکتار رسید. نتیجهگیری متوسط شاخص پوشش گیاهی نرمال شده در سال 2018 در محدوده پوشش طبیعی و زراعی کاهش و در محدوده دریاچه بختگان افزایش یافت و در مقابل، دمای سطح زمین در کاربریهای ذکرشده افزایش یافت. ازآنجاکه تراکم و مقدار پوشش گیاهی بهویژه در اراضی کشاورزی در سال 2018 کاهش چشمگیری نسبت به سال 2003 داشت، لذا نتایج نشان داد که مساحت طبقات دمایی بالا و بسیار بالا افزایش بیشتری نسبت به طبقات دمایی پایین و بسیار پایین داشتند. همچنین، ازآنجاکه سطح آب دریاچه در سال 2018 نسبت به سال 2003 کاهش یافت، لذا مساحت طبقات دمایی بالا و بسیار بالا در این کلاس افزایش یافت. یافته ها نشان داد که بین پوشش گیاهی و دمای سطح زمین همبستگی منفی وجود دارد.
Background and Objective Land cover and soil
moisture changes have a significant impact on land
surface temperature (LST). Therefore, LST can be
used to study land cover and desertification changes.
Arsanjan County, which is located in the northeast of
Fars province, has a relatively good forest and
rangeland. Unfortunately, excessive harvesting of the
groundwater resources and also reduced precipitation
in this area caused to decrease water levels and dried
up many wells in this area during recent years. So the
area of the farmland and Bakhtegan Lake has
decreased in this region during the last decades.
However, so far, the condition of the LST and its
relationship with land cover changes has not been
assessed in Arsanjan County. In this study, spatialtemporal
changes of LST and its relationship with
vegetation and the water area of Bakhtegan Lake have
been studied.
Materials and Methods The eleven images related to
Level-1 data of Landsat satellite was taken from 2003
to 2018. Since the vegetation situation in the study
area is in the best vegetation and water area condition
in April and May, so the images related to these
months were selected to check the fluctuation of
vegetation cover and water level of Bakhtegan Lake.
The data pre-processing was performed in three
sections: geometric, radiometric and atmospheric
correction by ENVI software. The FLAASH
algorithm, which is one of the best methods of
atmospheric correction, was applied for atmospheric
correction. In this study, NDVI was used to estimate
the amount of vegetation. The Planck algorithm
method was applied to calculate the LST. The change
detection process was done using the index
differencing method. To classify the LST map and the
temporal-spatial changes, the LST difference map was
normalized. Then, the normalized image was
categorized using the standard deviation parameter in
five temperature classes.
Results and Discussion In the present study, 11
Landsat images were examined to investigate the
spatial-temporal changes in land coverage and LST
and the relationship between these two parameters
from 2003 to 2018. The NDVI mean value was 0.25 in
2003, which decreased to 0.18 in 2018. On the other
hand, the LST mean value had an upward trend as it
increased from 29℃ in 2003 to 41.7℃ in 2018.
The NDVI mean value was 0.66 in the farmland in
2003, however, its value reached to 0.33 in 2018. In
contrast, LST mean value increased in the farmland
from 20.9℃ in 2003 to 39.5.5℃ in 2018. Also, the
LST mean value in the lake area increased from
20.1℃ in 2003 to 36.5 in 2018. Based on the results,
the NDVI mean value in the rangeland and farmland
decreased by 0.07 and 0.33, respectively, in 2018.
However, due to the positive relationship between
NDVI and LST in water-covered areas, the NDVI
mean value increased by 0.39 in Bakhtegan Lake area
in 2018. In contrast, the LST mean value in the
rangeland, farmland and Bakhtegan Lake increased by
12.7℃, 18.6℃ and 16.4℃, respectively, in 2018
compared to 2003. The results indicated a negative
relationship between NDVI and LST (R2= 0.862). The
LST value decreases by increasing NDVI value in the
vegetated area. In contrast, there was a positive
correlation between NDVI and LST in salt-marshes
and barren areas. According to the results, the highest
negative correlation was obtained for the farmland,
which was -0.94. The reason for this high correlation
can be related to the high density of vegetation cover
in agricultural areas. The low negative correlation
between NDVI and LST in the rangeland indicates the
low vegetation density in rangeland and forest area. In
order to study the area of decrease or increase of LST
in the farmland, rangeland and water classes, the LST
difference map was classified to five categories
including very low temperature, low temperature,
medium temperature, high temperature and very high
temperature. According to the result of LST
classification, the highest area was related to the
moderate temperature class in all land covers, so that
the highest area of this temperature class was
associated with the rangeland by 86733 hectares.
Since the vegetation density, especially in the
farmland, had a significant decrease in 2018 compared
to 2003, the area of high and very high-temperature
classes increased in 2018, so that their area reached to
4625 ha and 7192 ha, respectively, in the farmland.
Also, since the water area of the lake decreased in
2018 compared to 2003, the area of high and very
high-temperature classes in these classes reached to
1824 ha and 3919 ha, respectively.
Conclusion According to the results, the NDVI mean
value in 2018 decreased in the farmland and rangeland
and increased in the Bakhtegan Lake area. In contrast,
the LST increased in the mentioned areas. The results
of the LST classification showed that the highest
amount of LST change is related to the moderate
temperature class. Since the vegetation density,
especially in the agricultural area, had a significant
decrease in 2018 compared to 2003, the results
showed that the area of high and very high
temperatures had a higher increase than low and very
low temperatures. Also, since the lake's water level
decreased in 2018 compared to 2003, the area of high
and very high temperatures in these classes increased.
The findings show that there is a negative correlation
between vegetation and land surface temperatures.