مدل‌ سازی فضایی- زمانی الگوی گسترش مناطق شهری در ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه مهندسی شهرسازی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران

2 دانشجوی دکتری رشته سنجش از دور و سامانة اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده

فرایند شهرنشینی، پدیده‌ای است که در دهه­های اخیر به­طور فزاینده‌ای در کشورهای درحال‌توسعه متمرکز شده است و افزون بر میزان رشد شهرها، چگونگی تغییرات کاربری‌ها در سطح کلان نیز مورد توجه می‌باشد. براین‌اساس، در پژوهش حاضر چارچوبی برای تهیة نقشه و تحلیل الگوهای قابل پیش‌بینی از گسترش مناطق شهری در مقیاس ملی، متفاوت با هدف تحلیل فرایندهای رشد و گسترش شهرها فراهم شده است. داده‌های مورد نیاز این مطالعه از تصاویر نسخه چهارم «DMSP/OLS» در سه بازه زمانی 1371، 1381 و 1392 و تصاویر ماهواره لندست در چهار بازه زمانی 1371، 1381، 1392 و 1401 استخراج شده است. به‌منظور بررسی دقیق‌تر و ارزیابی صحت نتایج حاصل، با استفاده از الگوریتم طبقه‌بندی، بیشترین شباهت اراضی ساخته­شدة شهرهای تهران و کرج، شیراز، اصفهان و تبریز از تصاویر لندست استخراج و نتایج به­دست­آمده از داده‌های «NSL» با استفاده از آن، مورد ارزیابی قرارگرفت. نتایج نشان­داد که الگوی شهری به­دست­آمده با استفاده از داده‌های «NSL»  با میانگین صحت کلی 11/84 و میانگین کاپای 51/0 با نتایج به­دست­آمده از داده‌های لندست سازگاری دارد. همچنین نتایج تحقیق نشان­می‌دهد که ارتباط خطی بین توسعة اراضی ساخته­شده با داده­های جمعیتی و تولید ناخالص ملی وجود دارد و بیشترین میزان ارتباط خطی بین تولید ناخالص و اراضی ساخته­شده با R2 برابر با 894/0 می‌باشد. در نهایت نتایج پیش‌بینی گسترش فضایی اراضی ساخته­شده در سطح کشور با استفاده از مدل «CA-MARKOV» نشان­داد که میزان اراضی شهری از حدود 14948 کیلومتر مربع در سال 1392 به بیش از 26156 کیلومتر مربع در سال 1410 با میزان کاپای برابر 709/. افزایش خواهد یافت. با توجه به عدم وجود تحقیقی مشابه در زمینة مدل‌سازی رشد شهری در مقیاس ملی، نتایج این تحقیق می‌تواند با ایجاد پیش‌زمینه‌ای از آینده، تصمیم­گیران را در ارزیابی الگوهای پیشنهادی توسعه یاری کرده و بنیانی برای پیشنهاد و اصلاح خط‌مشی‌های برنامه­ریزی شهری به‌منظور توسعة پایدار مناطق شهری در سطح کلان را شکل­دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Spatiotemporal Modeling of Urban Expansion Patterns in Iran

نویسندگان [English]

  • Seyed Ahmad Hosseini 1
  • Mehdi Samadi 2
1 Assistant Professor of Urban Engineering, Lorestan University, Lorestan, Iran
2 Ph.D Student of Remote Sensing and GIS, Faculty of Geography, Tehran University, Tehran, Iran
چکیده [English]

Urbanization has intensified in developing countries over recent decades, making it crucial to understand not only the rate of urban growth but also the spatiotemporal patterns of land-use change. This study proposes a national-scale framework for mapping and analyzing predictable urban expansion patterns in Iran. Multi-temporal DMSP/OLS nighttime light data (1992, 2002, 2013) and Landsat imagery (1992, 2002, 2013, 2022) were employed to extract urban extents and validate the results using maximum likelihood classification for selected cities, including Tehran-Karaj, Isfahan, Tabriz, and Shiraz. The DMSP/OLS-derived urban patterns demonstrated strong agreement with Landsat-based results, with an average overall accuracy of 84.11% and a kappa coefficient of 0.51. Regression analysis revealed a significant linear relationship between constructed land area, population, and GDP, with the highest correlation observed between GDP and urban land (R² = 0.894). Using the CA–Markov model, urban land is projected to increase from approximately 14,948 km² in 2013 to over 26,156 km² by 2031 (kappa = 0.709). These findings provide a robust basis for policymakers to evaluate urban development strategies and support sustainable urban planning at the national level.

کلیدواژه‌ها [English]

  • urban expansion modeling
  • urbanization
  • cellular automata
  • DMSP-OLS
  • Iran
 
ابراهیم‌زاده، عیسی؛ حمیدرضا وارثی؛ محمود اکبری (1389). نقش مهاجرت‌های روستایی دراسکان غیررسمی: نمونه اهواز، فصلنامه پژوهش‌های روستایی. شماره 1. دوره 1. صفحات 191- 167.
 https://sid.ir/paper/180924/fa
امانپور، سعید؛ مهدی علیزاده؛ صفیه دامن‌باغ (1399). شناسایی و تحلیل الگوی گسترش ‌شهر اهواز در بازه زمانی 1360 تا 1400،  فصلنامه مطالعات توسعه پایدار شهری و منطقه‌ای. شماره 1. دوره 1. صفحات 96-77.
https://www.srds.ir/article_122922_525149bd1efc77df6e2c274472552ad8.pdf
باقری، امیرحسین؛ مجتبی آراسته؛ خلیل حاجی‌پور (1403). واکاوی الگوهای رشد شهری در بازه زمانی ۲۰ ساله بر اساس فنون تحلیل فضایی؛ نمونه موردی: شهر شیراز، جغرافیا و پایداری محیط. شماره 19. دوره 4. صفحات 19-1. 
doi: 10.22126/ges.2024.10846.2771
پورمحمدی، محمدرضا؛ فیروز جمالی؛ اکبر اصغری‌زمانی (1387). ارزیابی گسترش فضایی- کالبدی شهر زنجان با تأکید بر تغییر کاربری زمین طی دوره 1384- 1355(1975-2005)، پژوهش‌های جغرافیای انسانی. شماره 41. دوره 1.
صفحات 46-29.
https://jhgr.ut.ac.ir/article_19770.html
تقوایی، مسعود؛ میرنجف موسوی (1390). نقدی بر شاخص‌های تعیین نخست شهری و ارائه شاخصی جدید (با نگاهی تحلیلی بر شاخص‌های نخست شهری در ایران)، فصلنامه جغرافیا و مطالعات محیطی. صفحات 42-32.
https://ensani.ir/file/download/article/20120326120423-1154-3.pdf
جواهری، بختیار؛ صلاح ابراهیمی (1401). بررسی عوامل مؤثر بر نرخ شهرنشینی در استان‌های ایران: روش اقتصادسنجی فضایی، فصلنامه مطالعات شهری. شماره 11 دوره 42. صفحات 60-49.
doi: 10.34785/J011.2022.599
حاجی‌زاده‌شیخوانلو، علی؛ حبیب خاوری؛ مهناز رمضانی (1401). تحلیل الگوی توسعه و رشد و پراکندگی شهری با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای (محدوده موردبررسی: شهر کاشمر)، جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره 11. دوره 3. صفحات 283-269.
doi: 10.22067/geoeh.2022.76794.1231
حسینی، سیداحمد؛ عیسی  ابراهیم‌زاده؛ مجتبی رفیعیان؛ مهدی مدیری (1394). نظارت بر پویایی شهرنشینی در ایران معاصر با استفاده از تصاویر چند زمانه DMSP/OLS، فصلنامه اطلاعات جغرافیایی (سپهر). شماره 96. دوره 24. صفحات 37-21. 
https://www.ensani.ir/file/download/article/20160515142507-9987-217.pdf
دخت‌لیوارجانی، پروین؛ علی شیخ‌اعظمی (1388). بررسی پدیده نخست شهری در ایران در سال 1385 سیاست و سرزمین، فصلنامه فضای جغرافیایی. سال نهم. شماره 27. صفحات 202-181.
https://www.magiran.com/p663742
رمضانی، نفیسه؛ رضا جعفری (1393). آشکارسازی تغییرات کاربری و پوشش اراضی در افق 1404 با استفاده از مدل زنجیرهای CA مارکوف) مطالعه موردی: اسفراین، فصلنامه تحقیقات جغرافیایی. سال 29. شماره چهارم. زمستان 1393. شماره پیاپی 115. صفحات 96-83.
زیاری، کرامت‌اله؛ ثمین یوسفی (1404). سیر تحول و تحلیل مکانی- زمانی شهر و شهرنشینی در ایران ۱۳۳۵-۱۳۹۵، جغرافیا و برنامه‌ریزی.
doi: 10.22034/gp.2025.62849.3288
عبدالامیر، کرم (1384). تحلیل تناسب زمین برای توسعۀ کالبدی در محور شمال غرب شیراز با استفاده از رویکرد ارزیابی چندمعیاره (MCE) در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی (ساج- gis)، پژوهش‌های جغرافیایی. شمارۀ 54. زمستان 1384. صفحات 106-93. 
https://jrg.ut.ac.ir/article_17772_4500671a4a1764fbfc8bf7698d44a79a.pdf
غیبی، محمد؛ کاظم جاجرمی (1390). بررسی و تحلیل تحولات نظام شهری استان تهران طی سال‌های 1355 تا 1385، فصلنامه علمی پژوهشی نگرش‌های نو در جغرافیای انسانی. سال سوم. شماره سوم. تابستان 1390. صفحات 42-27.
https://www.magiran.com/p976656
فرهودی، رحمت‌الله؛ سعید زنگنه‌شهرکی؛ رامین ساعدموچشی (1388). چگونگی توزیع فضایی جمعیت در نظام شـهری ایـران طی سال‌های 1335 تا 1388، پژوهش‌های جغرافیای انسانی. شمارة  68.
https://jhgr.ut.ac.ir/article_19819_74a853cbc60486153cff89173152eab2.pdf
قراگوزلو، علیرضا؛ علی نوری‌کرمانی؛ زهرا کشمیری (1388). ارزیابی تغییرات کالبدی و تحلیل توسعه شهری با استفاده از داده‌های ماهواره ای با قدرت تفکیک بالا و سامانه‌های GIS/RS (مطالعه موردی منطقه پنج شهر تهران)، علوم و تکنولوژی محیط زیست. شماره یک. دوره 11. ویژه‌نامه. مسلسل 40. صفحات 229-219.
 SID. https://sid.ir/paper/366813/fa
میرآبادی، مصطفی؛ صادق بشارتی‌فر؛ احمد کریمی (1397). تحلیلی بر الگوی فضایی، ابعاد و عوامل مرتبط با رشد شهرنشینی دورۀ معاصر در ایران (با تأکید بر شاخص‌های توسعه‌ای و معیشتی). پژوهش‌های جغرافیای برنامه‌ریزی، شماره 6. دوره 3. صفحات 627-605. 
doi: 10.22059/jurbangeo.2018.231102.698
هواسی، حامد؛ سیدمرتضی احمدی؛ سیدعباس رجایی (1403). بررسی تأثیر تحولات مکانی و زمانی در رشد و گسترش شهرنشینی در غرب کشور بر پایداری و تاب‌آوری زنجیره تامین دفاعی ج.ا.ایران، فصلنامه آماد و فناوری دفاعی. شماره 7. دوره 4. صفحات 182-151. 
Aburas, M. M., Ho, Y. M., Ramli, M. F., & Ash’aari, Z. H. (2018). Monitoring and assessment of urban growth patterns using spatio-temporal built-up area analysis. Environmental Monitoring and Assessment, 190(3).
doi:10.1007/s10661-018-6522-9.
Arnold, J.; Kleemann, J.; Fürst, C. (2018). A Differentiated Spatial Assessment of Urban Ecosystem Services Based on Land Use Data in Halle, Germany. Land, 7, 101.
Baugh, K., Elvidge, C. D., Ghosh, T., & Ziskin, D. (2010). Development of a 2009 stable lights product using DMSP-OLS data. In Proceedings of the 30th Asia-Pacific advanced network meeting (114-130).
https://doi.org/10.7125/APAN.30.17
Cao, X., Chen, J., Imura, H., & Higashi, O. (2009). A SVM-based method to extract urban areas from DMSP-OLS and SPOT VGT data. Remote Sensing of Environment, 113, 2205-2209.
Chen, D., Yang, X., Li, X., Fu, H., & Duan, Y. (2025). Quantifying urban land expansion using remote sensing data and multi-evaluation indices in the Lower Yellow River, China. Environmental and Sustainability Indicators, 26, Article 100643.
Chen, J., Zhuo, L., Shi, P., & Ichinose, T. (2003). A study of the urbanization process in China based on DMSP/OLS data: Development of a light index for urbanization level estimation. Journal of Remote Sensing, 7(3), 168-175.
https://doi.org/10.11834/jrs.20030302
Cheng, Y., Zhao, L., Chakraborty, T. C., Oleson, K., Demuzere, M., Liu, X., Che, Y., Liao, W., Zhou, Y., & Li, X. (2024). U-Surf: A global 1 km spatially continuous urban surface property dataset for kilometer-scale urban-resolving Earth system modeling. Earth System Science Data, 17(5), 2147-2174.
Elvidge, C. D., Baugh, K. E., Kihn, E. A., Kroehl, H. W., & Davis, E. R. (1997). Mapping city lights with nighttime data from the DMSP Operational Linescan System. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 63, 727-734.
Elvidge, C. D., Imhoff, M. L., Baugh, K. E., Hobson, V. R., Nelson, I., Safran, J., et al, (2001). Night-time lights of the world: 1994-1995. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 56, 81-99.
Elvidge, C. D., Tuttle, B. T., Sutton, P. C., Baugh, K. E., Howard, A. T., Milesi, C., et al, (2007). Global distribution and density of constructed impervious surfaces. Sensors, 7, 1962-1979.
Elvidge, C. D., Ziskin, D., Baugh, K. E., Tuttle, B. T., Ghosh, T., Pack, D. W., et al, (2009). A fifteen-year record of global natural gas flaring derived from satellite data. Energies, 2, 595-622.
Guan, D., Li, H., Inohae, T., Su, W., Nagaie, T., & Hokao, K. (2011). Modeling urban land use change by the integration of cellular automaton and Markov model. Ecol Model 222:3761-3772.
doi:10.1016/j.ecol model.2011.09.009
He, C., Okada, N., Zhang, Q., Shi, P., & Li, J. (2008). Modelling dynamic urban expansion processes incorporating a potential model with cellular automata. Landscape Urban Plan 86:79-91.
He, C., Shi, P., Li, J., Chen, J., Pan, Y., Li, J., et al, (2006). Restoring urbanization process in China in the 1990 by using non-radiance calibrated DMSP/OLS nighttime light imagery and statistical data. Chinese Sci Bull, 51(13), 1614-1620.
Henderson, M., Yeh, E. T., Gong, P., Elvidge, C. D., & Baugh, K. E. (2003). Validation of urban boundaries derived from global night-time satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 595-609.
https://doi.org/10.1080/01431160304982
Hosseini, S. A., Modiri, M., Salehi Mishani, H., & Mansourian, H. (2015). Evaluation and Optimization of Tehran’s Urban Sprawl Using GIS and RS, Annals of the Brazilian Academy of Sciences, 87(1):72-80
Imhoff, M. L., Lawrence, W. T., Stutzer, D. C., & Elvidge, C. D. (1997). A technique for using composite DMSP/OLS ‘City Lights’ satellite data to accurately map urban areas. Remote Sensing of Environment, 61, 361-370.
Li, X., & Zhou, Y. (2017). Urban mapping using DMSP/OLS stable night-time light: A review. International Journal of Remote Sensing, 38(21), 5879-5907.
Li, X., Gar-On, Y. (2004). Data mining of cellular automata's transition rules. Int J Geogr Inf Sci 18:723-744.
doi:10.1080/ 13658810410001705325
Liu, J., Zhang, Z., Xu, X., Kuang, W., Zhou, W., Zhang, S., et al, (2010). Spatial patterns and driving forces of land use change in China during the early 21st century. Journal of Geographical Sciences, 20(4), 483-494.
Liu, M., Tang, X., Liu, J., & Zhuang, D. (2001). Research on scaling effect based on 1-km grid cell data. Journal of Remote Sensing, 5(3), 183-190.
Liu, Z., He, C., Zhang, Q., Huang, Q. & Yang, Y. (2012). Extracting the dynamics of urban expansion in China using DMSP-OLS nighttime light data from 1992 to 2008. Landscape and Urban Planning. 106, 62-72.
https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2012.02.013
Lyu, J. Urbanization initiates divergent evolution and eco-evolutionary feedbacks. Nat. Plants (2025).
Ma, T., Zhou, C., Pei, T., Haynie, S. & Fan, J. (2012). Quantitative estimation of urbanization dynamics using time series of DMSP/OLS nighttime light data: A comparative case study from China's cities. Remote Sensing of Environment. 124, 99-107.
Milesi, C., Elvidge, C. D., Nemani, R. R., & Running, S. W. (2003). Assessing the impact of urban land development on net primary productivity in the southeastern United States. Remote Sensing of Environment, 86, 401-410.
Owen, T.W., Gallo, K.P., Elvidge, C.D. & Baugh, K.E. (1998). Using DMSP-OLS light frequency data to categorize urban environments associated with US climate observing stations. International Journal of Remote Sensing 19 (17), 3451-3456.
Pumain, Denise, (2006). The Urbanization presses, in Demography : analysis and synthesis : a treatise in population studies / Graziella Caselli, Jacques Vallin, and Guillaume Wunsch; with contributions by Daniel Courgeau, Volume 2, London: Academic Press.
Sutton, P. C., Cova, T. J., & Elvidge, C. D. (2006). Mapping “Exurbia” in the conterminous United States using nighttime satellite imagery. Geocarto International, 21(2), 39-45.
Sutton, P., Roberts, C., Elvidge, C. & Meij, H., (1997). A comparison of nighttime satellite imagery and population density for the continental United States. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 63 (11), 1303-1313.
https://www.semanticscholar.org/paper/A-Comparison-of-Nighttime-Satellite-Imagery-and-for-Sutton-Roberts/cf6f0db235054814d141f19a64dfe2c26192bd51
Sutton, P., Roberts, D., Elvidge, C., & Baugh, K. (2001). Census from Heaven: An estimate of the global human population using night-time satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 22, 3061-3076.
United Nations (2012) World Urbanization Prospects: The 2011 Revision United Nations (Population Division of the Department of Economic and Social Affairs), New York. ESA/P/WP/224.
https://desapublications.un.org/publications/world-urbanization-prospects-2011-revision
United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. 2019. World Urbanization Prospects: The 2018 Revision (ST/ESA/SER.A/420). New York: United Nations.
United Nations. (2025). World urbanization prospects 2025: Summary of results (UN DESA/POP/2025/TR/NO. 12). United Nations Department of Economic and Social Affairs, Population Division.
Wang, C., Xu, W., Chen, Z., Liu, S., Li, W., Zhang, L., Gao, S., Huang, Y., Wu, J., & Yu, B. (2025). STARS: A novel gap-filling method for SDGSAT-1 nighttime light imagery using spatiotemporal and spectral synergy. Remote Sensing of Environment, 322, Article 114720.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114720

Wang, S. Q., Zheng, X. Q., & Zang, X.B. (2012). Accuracy assessments of land use change simulation based on Markov-cellular automata model, Procedia Environmental Sciences, 13:1238-1245.

doi:10.1016/j.proenv.2012. 01.117

White, R., Engelen, G. (1993). Cellular automata and fractal urban form: a cellular modelling approach to the evolution of urban land-use patterns. Environ Plan A 25:1175-1199.
doi:10.1068/a251175
Woldesemayat, E. M., & Genovese, P. V. (2021). Urban green space composition and configuration in functional land use areas in addis ababa, ethiopia, and their relationship with urban form. Land, 10(1), 1-21.
Wu, F. (2002). Calibration of stochastic cellular automata: the application to rural-urban land conversions. Int J Geogr Inf Sci 16:795-818.
doi:10.1080/13658810210157769

Yang, X., Zheng, X. Q., & Lv, L. N. (2012). A spatiotemporal model of land use change based on ant colony optimization,Markov chain and cellular automata. Ecological Modelling, 233:11-19.

Yikang, Rui. (2013), Urban Growth Modeling Based on Land-use Changes and Road Network Expansion, Doctoral Thesis in Geodesy and Geoinformatics with Specialization in Geoinformatics Royal Institute of Technology Stockholm, Sweden.

urn:nbn:se:kth:diva-122182

Zhang, Q., & Seto, K. C. (2011). Mapping urbanization dynamics at regional and global scales using multi-temporal DMSP/OLS nighttime light data. Remote Sensing of Environment, 115, 2320-2329.

doi: 10.1016/j.rse.2011.04.032

Zheng, X., Wang, X., Gao, Y., Liu, D.,  & Ai, G. (2025). Urban expansion scenario prediction model: Combining multi-source big data, a graph attention network, a vector cellular automata, and an agent-based model. Remote Sensing, 17(13), Article 2272.