پایش تحولات نظام کاربری اراضی و پیش‌بینی تغییرات براساس مدل تلفیقی «زنجیرة مارکوف» و «سلول‌های خودکار» مطالعة موردی: شهر ایلام

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران

2 دانشجوی کارشناسی ارشد جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشگاه ایلام،ایلام،ایران

چکیده

تغییرات کاربری اراضی و پویش زمین، یکی از موضوعات اصلی توسعة پایدار است. تغییر کاربری اراضی، نمونه‌ای مهم از تأثیرگذاری انسان بر محیط‌ زیست است که باعث پدیدآمدن تغییرات ساختاری در ابعاد اجتماعی، اقتصادی و فیزیکی می‌گردد. به­منظور ارائة علمی منطقی برای تصمیمات برنامه‌ریزی منطقه‌ای و توسعة پایدار، می‌توان از مدل‌های پیش‌بینی الگوهای کاربری اراضی استفاده کرد؛ بنابراین نقشة کاربری اراضی یکی از الزامات هرگونه برنامه‌ریزی توسعة ملی و منطقه­ای است.هدف اصلی این مطالعه، پایش تحولات نظام کاربری اراضی و پیش‌بینی تغییرات آن با استفاده از «زنجیرة مارکوف» است. تغییرات کاربری اراضی، با بهره­گیری از نقشه‌های کاربری اراضی به­دست­آمده در سال‌های 2013، 2018 و 2023 و با استفاده از ابزار تحلیل تغییرات «LCM» در نرم‌افزار«TerrSet» ارزیابی شد. تغییرات کاربری طی سال­های مورد نظر نشان می­دهد که کاربری اراضی انسان­ساخت از 9.81 درصد در سال 2013 به 11.6 درصد در سال 2018 و 12.73 درصد در سال 2023 تبدیل شده است که نشان­دهندة رشد و توسعة شهر می­باشد. از سوی دیگر، کاربری اراضی آبی از 2.98 درصد در سال 2013 به 1.03 درصد در سال 2023 رسیده است که علت آن­را می­توان توسعة شهری، خشکسالی و کمبود آب دانست.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Monitoring the evolution of the land use system and predicting the changes based on the integrated model of Markov chain and automatic cells (case study: Ilam city)

نویسندگان [English]

  • Hojjat Sheikhi 1
  • Morad Azadi 2
1 Associate Professor of Architecture and Urban Planning, Ilam University, Ilam, Iran
2 M. Sc Student of Geography and Urban Planning, Ilam University, Ilam, Iran
چکیده [English]

Land use changes and land surveying are one of the main topics of sustainable development. Land use change is an important example of human influence on the environment, which causes structural changes in social, economic and physical dimensions. In order to provide rational science for regional planning decisions and sustainable development, prediction models of land use patterns can be used. Therefore, land use map is one of the requirements of any national and regional development planning. the main purpose of this study is to monitor the evolution of the land use system and predict its changes using the Markov chain. Land use changes were evaluated using land use maps obtained in 2013, 2018, and 2023 using the change analysis tool (LCM) in TerrSet software. the changes in land use during the considered years show that man-made land use has changed from 9.81% in 2013 to 11.6% in 2018 and 12.73% in 2023, which indicates the growth and development of the city. On the other hand, the use of irrigated land has increased from 2.98% in 2013 to 1.03% in 2023, which can be attributed to urban development, drought and water shortage.

کلیدواژه‌ها [English]

  • land use
  • change monitoring
  • satellite images
  • Ilam city
جعفرزاده، کاوه؛ غلامرضا سبزقبایی؛ شهرام یوسفی؛ ستار سلطانیان (1397). مدل‌سازی تغییرات ساختار شهری با رویکرد برنامه‌ریزی فضایی برای رسیدن به توسعه پایدار شهری (مطالعه موردی: شهر قائم شهر)، اطلاعات جغرافیایی «سپهر»، دوره 27. شماره 107. صفحات 222- 209.
رهنما، محمد‌رحیم؛ امیر شهبازی؛ زینب سرگزی (1402). شبیه‌سازی تغییرات کاربری اراضی در پیراشهر زاهدان، توسعه فضاهای پیراشهری. دوره 1. شماره 9. صفحات 16-1. 
صالحی، ناهید؛ محمدرضا اختصاصی؛ علی طالبی (1398). پیش‌بینی روند تغییرات کاربری اراضی با استفاده از مدل زنجیره مارکوفCA- (مطالعه موردی: حوزه آبخیز صفارود رامسر)، سنجش ازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی. دوره 10. شماره 1. صفحات 120- 106.
سارلی، رضا؛  غلامرضا روشن؛ استفان گرب (1398). سنجش و پیش‌بینی تغییرات پوشش گیاهی حوزه استان مازندران طی بازه زمانی 2017-2005، با استفاده از زنجیرة مارکوف و GIS، اطلاعات جغرافیایی سپهر. دوره 28. شماره 111. صفحات 162-149.
عربی علی‌آباد، فهیمه؛ محمد زارع؛ حمیدرضا غفاریان‌مالمیری (1400). پیش‌بینی تغییرات پوشش اراضی با استفاده از مدل تلفیقی زنجیره مارکوف و سلول‌های خودکار (مطالعه موردی: حوزه شیرکوه)، جغرافیا و توسعه. دوره 19. شماره 62. صفحات 270-251. 
کریم‌زاده مطلق، زینب؛ علی لطفی؛ سعید پورمنافی (1399). مدل‌سازی تخصیص کاربری اراضی پایدار در اصفهان بزرگ با استفاده از ارزیابی چندمعیاره در محیط، GIS، جغرافیا و پایداری محیط. دوره 10. شماره 2. صفحات 35-21.
کیانی‌سلمی، الهام؛  عطاءالله ابراهیمی (1397). ارزیابی تغییرات پوشش اراضی شهرکرد و پیش‌بینی آینده آن با بهره‌گیری از داده های دورسنجی و مدل CA-Markov،  برنامه‌ریزی فضـایی. دوره 8. شماره 1. صفحات 88-71.
یوسفی، مریم؛ جواد مکانیکی؛ علی اشرفی؛ نجمه نیسانی‌سامانی (1396). آشکارسازی و مدل‌سازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از داده‌های سنجش ازدور، مدل زنجیره مارکوف و سلول‌های خودکار (مطالعه موردی: شهر بجنورد)، آمایش جغرافیایی فضا. دوره 7. شماره 26. صفحات 16-1. 
Adedeji, O. H.; Tope-Ajayi, O. O.; Abegunde, O. L (2015). Assessing and predicting changes in the status of Gambari forest reserve, Nigeria using remote sensing and GIS techniques. Journal of Geographic information system, 7(3), 301.
Ashraf Abdelkarim (2023). Monitoring and forecasting of land use/land cover (LULC) in Al-Hassa Oasis, Saudi Arabia based on the integration of the Cellular Automata (CA) and the Cellular Automata-Markov Model (CA-Markov), Geology, Ecology, and Landscapes.
Aung, TS., Fischer, T.B., & Buchanan, J (2020). Land use and land cover changes along the ChinaMyanmar Oil and Gas pipelines, Monitoring infrastructure development in remote conflictprone regions, 15 (8), e0237806.
 Baqa, M.F., Chen, F., Lu, L., Qureshi, S., Tariq, A., Wang, S., Jing, L., Hamza, S., & Li, Q (2021).  Monitoring and Modeling the Patterns and Trends of Urban Growth Using Urban Sprawl Matrix and CA-Markov Model: A Case Study of Karachi, Pakistan, Land 10, 700.
Dey, N.N., Al Rakib, A., Al Kafy, A., & Raikwar, V (2021). Geospatial modelling of changes in land use/land cover dynamics using Multi-layer perception Markov chain model in Rajshahi City, Bangladesh, Environmental Challenges, 4, 100148.
Feinstein AR, Cicchetti DV (1990). High agreement but low kappa: I. the problems of two paradoxes. J Clin Epidemiol. 1990; 43(6):9-543.
https://doi.org/10.1016/0895-4356 (90)90158-l PMID: 2348207.
Ghosh, S., Das Chatterjee, N., & Dinda, S (2021). Urban ecological security assessment and forecasting using integrated DEMATEL-ANP and CA-Markov models: A case study on Kolkata Metropolitan Area, India, Sustainable Cities and Society, 68, 102773.
Huang, Y., Yang, B., Wang, M., Liu, B., & Yang, X (2020). Analysis of the future land cover change in Beijing using CA–Markov chain model, Environmental Earth Sciences, 79, 60.
Ji, G., Lai, Z., Xia, H., Liu, H., & Wang, Z (2021). Future Runoff Variation and Flood Disaster Prediction of the Yellow River Basin Based on CA-Markov and SWAT, Land, 10, 421.
Khwarahm, N.R. Qader, S., Ararat, K., & Al-Quraishi, A.M.F (2020). Predicting and mapping land cover/land use changes in Erbil /Iraq using CA-Markov synergy model, Earth Science Informatics, 14, 393- 406.
Li, Q., Wang, L., Gul, H.N., & Li, D (2021). Simulation and optimization of land use pattern to embed ecological suitability in an oasis region: A case study of Ganzhou district, Gansu province, China, Journal of Environmental Management, 287, 112321.
Matlhodi, B., Kenabatho, P.K., Parida, B.P., & Maphanyane, J.G (2021). Analysis of the Future Land Use Land Cover Changes in the Gaborone Dam Catchment Using CA-Markov Model:  Implications on Water Resources, remote sensing, 13, 2427.
Motlagh, Z.K., Lotfi, A., Pourmanafi, S., Ahmadizadeh, S., & Soffianian, A (2020). Spatial modeling of land-use changes in a rapidly urbanizing landscape in central Iran: integration of remote sensing, CA Markov, and landscape metrics, Environmental Monitoring and Assessment, 192, 695.
Munthali, M.G., Mustak, S., Adeola, A., Botai, J., Singh, S.K., & Davis, N (2020). Modelling land use and land cover dynamics of Dedza district of Malawi using hybrid Cellular Automata and Markov model, Remote Sensing Applications: Society and Environment, 17, 100276.
Rahnama, M.R (2021). Forecasting land-use changes in Mashhad Metropolitan area using Cellular Automata and Markov chain model for 2016-2030, Sustainable Cities and Society, 64, 102548.
Rimal, B.; Zhang, L.; Keshtkar, H.; Haack, B.N.; Rijal, S.; Zhang, P (2018). Land Use/Land Cover Dynamics and Modeling of Urban Land Expansion by the Integration of Cellular Automata and Markov Chain. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 7(4), 154.
Ruben, G.B., Zhang, K., Dong, Z., & Xia, J (2020). Analysis and Projection of Land-Use/LandCover Dynamics through Scenario-Based Simulations Using the CA-Markov Model: A Case Study in Guanting Reservoir Basin, China, Sustainability, 12 (9), 3747.
Silver, D., & Silva, TH (2021). A Markov model of urban evolution: Neighbourhood change as a complex process, PLoS ONE, 16 (1), e0245357.
Traore, Arafan; Mawenda, John; Komba, Atupelye W (2018). Land-Cover Change Analysis and Simulation in Conakry (Guinea), Using Hybrid Cellular-Automata and Markov Model. Urban Sci. Volume 2, Issue 2. https://www.mdpi.com/2413-8851/2/2/39
Tang, F., Fu, M., Wang, L., Song, W., Yu, J., & Wu, Y (2021). Dynamic evolution and scenario simulation of habitat quality under the impact of land-use change in the Huaihe River Economic Belt, China, PLoS ONE, 16 (4), e0249566.
Tariq, A., & Shu, H (2020). CA-Markov Chain Analysis of Seasonal Land Surface Temperature and Land Use Land Cover Change Using Optical Multi-Temporal Satellite Data of Faisalabad, Pakistan Aqil Tariq and Hong Shu, remote sensing, 12, 3402.
Vinayak, B., Lee, H.S., & Gedem, S (2021). Prediction of Land Use and Land Cover Changes in Mumbai City, India, Using Remote Sensing Data and a Multilayer Perceptron Neural Network-Based Markov Chain Model, Sustainability, 13 (2), 471.
Wang, H., & Hu, Y (2021). Simulation of Biocapacity and Spatial-Temporal Evolution Analysis of Loess Plateau in Northern Shaanxi Based on the CA–Markov Model, Sustainability, 13, 5901.
Wang, S.W., Munkhnasan, L., & Lee, W (2021). Land use and land cover change detection and prediction in Bhutan’s high-altitude city of Thimphu, using cellular automata and Markov chain, Environmental Challenges, 2, 100017.
Yousheng W, Xinxiao Y, Kangning H, Qingyun L, Yousong Z, Siming S (2011). Dynamic simulation of land use change in Jihe watershed based on CA-Markov model. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering. 2011; 2011(12).
Zhou, L., Dang, X., Sun, Q., & Wang, S (2020). Multi-scenario simulation of urban land change in Shanghai by random forest and CA-Markov model, Sustainable Cities and Society, 55, 102045.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210670720300329