
تعداد نشریات | 26 |
تعداد شمارهها | 405 |
تعداد مقالات | 3,553 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,515,594 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,772,515 |
مدلسازی مبتنی بر احتمال برای تحلیل کمی ریسک آتشسوزی در مناطق حفاظت شده استان گیلان | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 17، دوره 5، شماره 1، 1404، صفحه 265-282 اصل مقاله (1.56 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.16219.1518 | ||
نویسندگان | ||
رقیه جهدی* 1؛ مهرنوش مسیح پور2 | ||
1دانشیار گروه علوم و مهندسی جنگل، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران | ||
2دانشآموخته دکتری، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
چکیده | ||
آتشسوزی یکی از آشفتگیهای اصلی بومسازگانهای جنگلی است که آثار تخریبی زیادی روی پوشش گیاهی، خاک و آب داشته است. در تحقیق حاضر با استفاده از دادۀ تاریخی آتشسوزی (2022-1992) در 20 منطقه حفاظت شده (256488 هکتار) در استان گیلان، طبقهبندیهای اندازه و تکرار آتشسوزی با استفاده از مدلهای فرایند نقطهای (PPMs)، مدلسازیهای احتمال احتراق و احتمال سوختن مبتنی بر شبیهساز FlamMap انجام شد. نتایج توزیع کلاسهای اندازۀ آتشسوزی نشان داد که آتشسوزیهای کمتر از 10 هکتار بهترتیب 4/62 و 8/30 درصد از تعداد آتشسوزیها و مساحت سوختهشده را بهخود اختصاص دادهاند. آتشسوزیهای بین 10 تا 50 هکتار بهترتیب 8/32 و 2/46 درصد از تعداد آتشسوزیها و مساحت سوختهشده را شامل شدهاند. آتشسوزیهای 100-50 هکتار بهترتیب 7/2 و 5/14 درصد از تعداد آتشسوزیها و مساحت سوختهشده را پوشش دادهاند. در نهایت، یک آتشسوزی بیش از 100 هکتار کمتر از 5/0 درصد از تعداد آتشسوزیها را شامل شده است، اما به تنهایی 4/8 درصد از مساحت سوختهشده را بهخود اختصاص داده است. توزیع تکرار آتشسوزی در منطقه مورد مطالعه از 0 تا 6 متغیر است. 40 درصد از مناطق حفاظت شده هیچ آتشسوزی را تجربه نکرده است. 13 درصد از این مناطق 2-1 تکرار آتشسوزی داشتهند. همچنین، 48 درصد از این مناطق بیش از 2 تکرار آتشسوزی داشتهند. از نظر احتمال احتراق، 35 درصد از منطقه مورد مطالعه دارای مقادیر خیلی کم و کم، 36 درصد دارای مقادیر متوسط، 18 و 11 درصد بهترتیب دارای مقادیر زیاد و خیلی زیاد بودند. از نظر احتمال سوختن، 88 درصد از منطقه مورد مطالعه دارای ارزشهای کم تا متوسط و 12 درصد دارای مقادیر زیاد و بسیار زیاد بودند. بهطور کلی، بیشترین رخداد آتشسوزی در جنوب و مرکز منطقه مورد مطالعه که پوشیده از جنگلهای پهنبرگ متراکم با انباشت زیاد بار مادهسوختنی آماده اشتعال در فصل آتشسوزی (از اواخر خرداد تا اسفند) است، مشاهده شد که نیازمند امکانسنجی برای توسعۀ گزینههای مدیریت آتشسوزی است. تحقیق حاضر بر ضرورت کاربرد نتایج مدلسازی ریسک آتشسوزی در پیشگیری و مدیریت آتشسوزی با هدف حفظ خدمات بومشناختی حاصل از پوشش گیاهی، آب و خاک در استان گیلان و سایر مناطق با شرایط مشابه، تأکید میکند. | ||
کلیدواژهها | ||
اشتعالپذیری؛ مدل رفتار آتش؛ مناطق حفاظت شده؛ تنوعزیستی؛ شبیهسازی | ||
مراجع | ||
منابع امین املشی، مسعود، قدس خواه، مهرداد، بنیاد، امیراسلام، پوربابایی، حسن، جعفری، مصطفی، و غلامی، وحید (1394). ارزیابی مقدار مواد سوختنی پس از آتشسوزی در جنگلکاریهای کاج تدا با استفاده از خطنمونه و روش FLM (مطالعه موردی: جنگلکاریهای تَخسَم در استان گیلان). تحقیقات جنگل و صنوبر ایران، 23(3 (پیاپی 3))، 572-562. doi:10.22092/ijfpr.2015.105660 جانبزرگی، محمد، حنیفهپور، مهین، و خسروی، حسن (1400). تغییرات زمانی خشکسالی هواشناسی-هیدرولوژیکی (مطالعه موردی: استان گیلان). مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 1(2)، 13-1. doi:10.22098/mmws.2021.1215 جهدی، رقیه (1402). آتشسوزیها در تودههای جنگلکاری تنکشده و تنکنشده در شمال ایران. جغرافیا و مخاطرات محیطی، 12(1)، 101-87. doi:10.22067/geoeh.2022.74988.1164 جهدی، رقیه (1401). ارزیابی درک خطر و اقدامات موثر برای کاهش آسیب آتش در منطقه جنگلی سیاهکل در استان گیلان. پژوهشهای محیطزیست، 13(26)، 187-173. doi:10.22034/EIAP.2023.169985 صدیقی پاشاکی، محدثه، قدس خواه دریایی، مهرداد، حیدری، مهدی عادل، محمد نقی، و صادق کوهستانی، جواد (1393). اثرآتشسوزی روی برخی خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک در جنگلهای استان گیلان (مطالعه موردی: منطقه سراوان). پژوهشهای آبخیزداری، 27(3)، 106-96. doi:10.22092/wmej.2014.106897 عزیزی، قاسم، و یوسفی، یداله (1388). گرمباد (باد فون) و آتشسوزی جنگل در استانهای مازندران و گیلان (نمونه: آتشسوزی تاریخ 25-30 آذر 1384). تحقیقات جغرافیایی، 24(1)، 28-3. https://www.sid.ir/paper/30011/fa References Adams, V.M., Chauvenet, A.L.M., Stoudmann, N., Gurney, G.G., Brockington, D., & Kuempel, C.D. (2023). Multiple-use protected areas are critical to equitable and effective conservation. One Earth, 6 (9), 1173-1189. doi: 10.1016/j.oneear.2023.08.011 Amin Amlashi, M., Ghodskhah, M., Bonyad, A.I., Pourbabaei, H., Jafari, M., & Gholami, V. (2015). Evaluation of fuel load following fire in Loblolly Pine (Pinus taeda L.) plantations using line sampling and of FLM method (Case study: Takhsam plantations in Guilan Province). Forest and Poplar Research, 23(3), 562-572. doi:10.22092/ijfpr.2015.105660 [In Persian] Azizi, G.H., & Yousofi, Y. (2009). Foehn and forest fire in Mazandaran and Gilan provinces a case study: the forest fire from December 16 - 21, 2005. Geographical Research, 24(1), 3-28. https://sid.ir/paper/30011/en [In Persian] Benali, A., Sá, A.C.L., Pinho, J., Fernandes, P.M., & Pereira, J.M.C. (2021). Understanding the impact of different landscape-level fuel management strategies on wildfire hazard in central Portugal. Forests, 12, 1–24. doi:10.3390/f12050522, 2021. Bradley, C.M., Hanson, C.T., & DellaSala, D.A. (2016). Does increased forest protection correspond to higher fire severity in frequent-fire forests of the western United States? Ecosphere, 7(10), e01492. Brooks, M.L., Minnich, R., & Matchett, J.R. (2018). “Southeastern deserts bioregion,” in Fire in California’s Ecosystems, 2nd Edn, eds J.W. Van Wagtendonk, N.G. Sugihara, S.L. Stephens, A.E. Thode, K.E. Shaffer, and J. Fites-Kaufman (Berkeley, CA: University of California Press). Buonanduci, M.S., Donato, D.C., Halofsky, J.S., Kennedy, M.C., & Harvey, B.J. (2024). Few large or many small fires: using spatial scaling of severe fire to quantify effects of fire‑size distribution shifts. Ecosphere, 15(6), e4875. doi:10.1002/ecs2.4875 Cao, Y., Wang, M., & Liu, K. (2017). Wildfire susceptibility assessment in southern China: A Comparison of Multiple Methods. Disaster Risk Science, 8, 164–181. doi:10.1007/s13753-017-0129-6 Catry, F.X., Rego, F.C., Bação, F.L., & Moreira, F. (2009). Modeling and mapping wildfire ignition risk in Portugal. Wildland Fire, 18, 921–931. doi:10.1071/WF07123 Cleef, L., Yang, M., Bouchaut, B., & Reniers, G. (2024). Fire risk assessment tools for the built environment - An explorative study through a developers’ survey. Fire Safety, 146, 104169. doi: 10.1016/j.firesaf.2024.104169 D’Este, M., Ganga, A., Elia, M., Lovreglio, R., Giannico, V., Spano, G., Colangelo, G., Lafortezza, R., & Sanesi, G. (2020). Modeling fire ignition probability and frequency using Hurdle models: a cross-regional study in Southern Europe. Ecological Processes, 9, 54. doi:10.1186/s13717-020-00263-4 Dawid, P., Earman, J., Howson, C., Miller, D., & Sober, E. (2005). Bayes's theorem, Oxford University Press, Oxford, UK. doi:10.5871/bacad/9780197263419.001.0001 Depicker, A., De Baets, B., & Baetens, J.M. (2020). Wildfire ignition probability in Belgium. Natural Hazards and Earth System Sciences, 20, 363–376. doi:10.5194/nhess-20-363-2020 Dinerstein, E., Vynne, C., Sala, E., Joshi, A.R., Fernando, S., Lovejoy, T.E., Mayorga, J., Olson, D., Asner, G.P., Baillie, J.E.M., Burgess, N.D., Burkart, K., Noss, R.F., Zhang, Y.P., Baccini, A., Birch, T., Hahn, N., Joppa, L.N., & Wikramanayake, E. (2019). A global deal for nature: guiding principles, milestones, and targets. Science Advances, 5, eaaw2869. doi:10.1126/sciadv. aaw2869 Dorph, A., Marshall, E., Parkins, K.A., & Penman, T.D. (2022). Modelling ignition probability for human- and lightning-caused wildfires in Victoria, Australia. Natural Hazards and Earth System Sciences, 22, 3487–3499, doi:10.5194/nhess-22-3487-2022 Edwards, R.B., Naylor, R.L., Higgins, M.W., & Falcon, W.P. (2020). Causes of Indonesia’s forest fires. World Development, 127, 104717. doi: 10.1016/j.worlddev.2019.104717 Fadaei, Z., Kavian, A., Solaimani, K., Sarabsoreh, L. Z., Kalehhouei, M., Zuazo, V.H.D., & Rodrigo-Comino, J. (2022). The Response of soil physicochemical properties in the Hyrcanian Forests of Iran to forest fire events. Fire, 5(6), 195. doi:10.3390/fire5060195 Finney, M.A. (2006). An overview of FlamMap fire modeling capabilities, in: fuels management-how to measure success: Conference Proceedings, edited by: Andrews, P. L., Butler, B. W., and comps, RMRS-P-41. Fort Collins, CO: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Portland, OR, 213–220. https://research.fs.usda.gov/treesearch/25948 Firewords. (2018). Glossary of fire science terminology. http://www.firewords.net/. Accessed 16 Nov 2024. Fisher, J., Allen, S., Woomer, A., & Crawford, A. (2023). Protected areas under pressure: An online survey of protected area managers regarding social and environmental conservation target attainment and stakeholder conflicts. World Development Sustainability, 3, 100084. doi: 10.1016/j.wds.2023.100084 González-Pelayo, O., Prats, S.A., van den Elsen, E., Malvar, M.C., Ritsema, C., Bautista, S., & Keizer, J.J. (2024). The effects of wildfire frequency on post-fire soil surface water dynamics. Forest Research, 143, 493–508. doi:10.1007/s10342-023-01635-z Guo, F., Su, Z., Wang, G., Sun, L., Tigabu, M., Yang, X., & Hu, H. (2017). Understanding fire drivers and relative impacts in different Chinese forest ecosystems. Science of the Total Environment, 605-606, 411-425. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.06.219 Hardy, C. (2005). Wildland fire hazard and risk: problems, definitions, and context. Forest Ecology and Management, 211, 73-82. doi: 10.1016/j.foreco.2005.01.029 Islam, S.M.T. (2023). UAS Path Planning for Dynamical Wildfire Monitoring with Uneven Importance. Ph.D. Dissertation, Georgia State University. 105 pp. doi:10.57709/35860180 Jahdi, R. (2023a). Wildfires in thinned versus unthinned plantation-type stands in Northern Iran. Geography and Environmental Hazards, 12(1), 87-101. doi:10.22067/geoeh.2022.74988.1164 [In Persian] Jahdi, R. (2023b). Assessment of risk perception and effective fire mitigation measures in Siahkal forest area in Guilan Province. Environmental Researches, 13(26), 173-187. doi:10.22034/EIAP.2023.169985 [In Persian] Jahdi, R., Salis, M., Alcasena, F., & Del Giudice, L. (2023). Assessing the effectiveness of silvicultural treatments on fire behavior in the Hyrcanian Temperate Forests of Northern Iran. Environmental Management, 72, 682–697. doi:10.1007/s00267-023-01785-1 Janbozorgi, M., Hanifepour, M., & Khosravi, H. (2021). Temporal changes in meteorological-hydrological drought (Case study: Guilan Province). Water and Soil Management and Modeling, 1 (2), 1-13. doi:10.22098/mmws.2021.1215 [In Persian] Klinger, R., Underwood, E.C., McKinley, R., & Brooks, M.L. (2021). Contrasting geographic patterns of ignition probability and burn severity in the Mojave Desert. Frontiers in Ecology and Evolution, 9, 593167. doi:10.3389/fevo.2021.593167 Korb, J.E., Fornwalt, P.J., & Stevens-Rumann, C.S. (2019). What drives ponderosa pine regeneration following wildfire in the western United States? Forest Ecology and Management, 454, 117663. doi: 10.1016/j.foreco.2019.117663 Lesmeister, D.B., Sovern, S.G., Davis, R.J., Bell, D. M., Gregory, M.J., & Vogeler, J.C. (2019). Mixed-severity wildfire and habitat of an old-forest obligate. Ecosphere, 10 (4), e02696. doi:10.1002/ecs2.2696. Lucas-Borja, M.E., Plaza-Alvarez, P.A., Xu, X., Carra, B.G., & Zema, D.A. (2023). Exploring the factors influencing the hydrological response of soil after low and high-severity fires with post-fire mulching in Mediterranean forests. Soil and Water Conservation Research, 11(1), 169-182. doi: 10.1016/j.iswcr.2022.08.002 McCarthy, J., Tyukavina, S., Weisse, M., & Harris, N. (2024). New data confirms: forest fires are getting worse. World Resource Institute. Accessed November 17, 2024. McLauchlan, K.K., Higuera, P.E., Miesel, J., Rogers, B.M., Schweitzer, J., Shuman, J.K., Tepley, A.J., Varner, J.M., Veblen, T.T., Adalsteinsson, S.A., Balch, J.K., Baker, P., Batllori, E., Bigio, E., Brando, P., Cattau, M., Chipman, M.L., Coen, J., Crandall, R., Daniels, L., et al. (2020). Fire as a fundamental ecological process: Research advances and frontiers. Ecology, 108(5), 2047-2069. doi:10.1111/1365-2745.13403 Mishra, B., Panthi, S., Poudel, S., & Ghimire, B.R. (2023). Forest fire pattern and vulnerability mapping using deep learning in Nepal. Fire Ecology, 19(3), 1-15. doi:10.1186/s42408-022-00162-3 Morovati, M., & Karami, P. (2024). Modeling the seasonal wildfire cycle and its possible effects on the distribution of focal species in Kermanshah Province, western Iran. PloS one, 19(10), e0312552. doi: 10.1371/journal.pone.0312552 Mulverhill, C., Coops, N.C., Wulder, M.A., White, J.C., Hermosilla, T., & Bater, C.W. (2024). Multidecadal mapping of status and trends in annual burn probability over Canada's forested ecosystems. ISPRS Photogrammetry and Remote Sensing, 209, 279-295. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2024.02.006 Nieman, W.A., Van Wilgen, B.W., Radloff, F. G., Tambling, C.J., & Leslie, A.J. (2022). The effects of fire frequency on vegetation structure and mammal assemblages in a savannah-woodland system. African Journal of Ecology, 60(3), 407–422. doi:10.1111/aje.12971 Radford, D.A.G., Maier, H.R., van Delden, H., Zecchin, A.C., & Jeanneau, A. (2024). Predicting burn probability: Dimensionality reduction strategies enable accurate and computationally efficient metamodeling. Journal of Environmental Management, 371, 123086. doi: 10.1016/j.jenvman.2024.123086 Roman, M., Zubieta, R., Ccanchi, Y., Martínez, A., Paucar, Y., Alvarez, S., Loayza, J., & Ayala, F. (2024). Seasonal effects of wildfires on the physical and chemical properties of soil in Andean grassland ecosystems in Cusco, Peru: Pending Challenges. Fire, 7(7), 259. doi:10.3390/fire7070259 Rothermel, R.C. (1972). A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels; research paper INT-115; USDA Forest Service, Intermountain Forest and Range Experiment Station: Ogden, UT, USA. Sakellariou, S., Sfougaris, A., Christopoulou, O., & Tampekis, S. (2022). Integrated wildfire risk assessment of natural and anthropogenic ecosystems based on simulation modeling and remotely sensed data fusion. International Journal of Disaster Risk Reduction, 78, 103129. doi: 10.1016/j.ijdrr.2022.103129 Salavati, G., Saniei, E., Ghaderpour, E., & Hassan, Q.K. (2022). Wildfire risk forecasting using weights of evidence and statistical index models. Sustainability, 14, 3881. doi:10.3390/su14073881 Scott, R.E., & Burgan, J.H. (2005). Standard fire behavior fuel models: a comprehensive set for use with Rothermel's surface fire spread model, US Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station, https://www.fs.usda.gov/rm/pubs_series/rmrs/gtr/rmrs_gtr153.pdf Shahzad, F., Mehmood, K., Hussain, K. Haidar I, Anees SA, Muhammad S, Ali J, Adnan M, Wang Z, & Feng Z. (2024). Comparing machine learning algorithms to predict vegetation fire detections in Pakistan. Fire Ecology, 20(57) 1-20. doi:10.1186/s42408-024-00289-5 Siddiqui Pashaki, M., QudsKhah Daryayi, M., Heydari, M., Adel, M.N., & Sadegh Kohestani, J. (2014). Effect of fire on some physical and chemical properties of soil in Guilan province forests (case study: Saravan). Watershed Management Researach, 27(3), 96-106. doi:10.22092/wmej.2014.106897 [In Persian] Singh, S. (2022). Forest fire emissions: a contribution to global climate change. Frontiers in Forests and Global Change, 5, 925480. doi:10.3389/ffgc.2022.925480 Tagestad, J., Brooks, M. L., Cullinan, V., Downs, J., & McKinley, R. (2016). Precipitation regime classification for the Mojave Desert: implications for fire occurrence. Journal of Arid Environments, 124, 388–397. doi: 10.1016/j.jaridenv.2015.09.002 Thompson, M.P., Vogler, K.C., Scott, J.H., & Miller, C. (2022). Comparing risk-based fuel treatment prioritization with alternative strategies for enhancing protection and resource management objectives. Fire Ecology, 18, 26. doi:10.1186/s42408-022-00149-0 Tian, X., Cui, W., & Shu, L. (2020). Evaluating fire management effectiveness with a burn probability model in Daxing’anling, China. Canadian Journal of Forest Research, 50(7), 670-679. doi:10.1139/cjfr-2019-0413 UNEP-WCMC., & IUCN. (2020). Protected planet report 2020. https://livereport.protectedplanet.net/. Vakili, M., Shakeri, Z., Motahari, S., Farahani, M., Robbins, Z.J., & Scheller, R.M. (2021). Resistance and resilience of Hyrcanian mixed forests under natural and anthropogenic disturbances. Frontiers in Forests and Global Change, 4, 640451. doi:10.3389/ffgc.2021.640451 Villarreal, M.L., Norman, L.M., Yao, E.H., & Conrad, C.R. (2022). Wildfire probability models calibrated using past human and lightning ignition patterns can inform mitigation of post-fire hydrologic hazards. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 13(1), 568–590. doi:10.1080/19475705.2022.2039787 WWF. (2022). Living planet report 2022 - building a nature-positive society. Almond, R.E.A., Grooten, M., Juffe Bignoli, D. & Petersen, T. (Eds). WWF, Gland, Switzerland. Zambon, I., Cerdà, A., Cudlin, P., Serra, P., Pili, S., & Salvati, L. (2019). Road network and the spatial distribution of wildfires in the Valencian community (1993–2015). Agriculture, 9(5), 100. doi:10.3390/agriculture9050100 Zhang, Z., Yang, S., Wang, G., Wang, W., Xia, H., Sun, S., & Guo, F. (2022). Evaluation of geographically weighted logistic model and mixed effect model in forest fire prediction in northeast China. Frontiers in Forests and Global Change, 5, 1040408. doi:10.3389/ffgc.2022.1040408 Ziegler, J.P., Hoffman, C.M., Fornwalt, P.J., Sieg, C.H., Battaglia, M.A., Chambers, M.E., & Iniguez, J.M. (2017). Tree regeneration spatial patterns in Ponderosa Pine forests following stand-replacing fire: influence of topography and neighbors. Forests, 8(10), 391. doi:10.3390/f8100391 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 303 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 160 |