نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاداقلیم شناسی، دانشگاه شهیدبهشتی، دانشکده علوم زمین

2 استادیاراقلیم شناسی، دانشگاه شهیدبهشتی، دانشکده علوم زمین

3 کارشناسی ارشد، اقلیم شناسی، دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده علوم زمین

چکیده

به منظور بررسی تغییرات پوشش زمین بر دمای رویه سطحی زمین، تصاویر مودیس مربوط به پوشش سطح زمین (MCD12Q1) در فاصله زمانی سال های  2001 تا 2019 میلادی دریافت شد. محصول پوشش سطح زمین بر اساس  برنامه بین المللی ژئوسفر- زیست کره استخراج و با کمک الگوریتم درخت خوشه بندی تغییرات پوشش سطخ زمین مشخص شد. برای تهیه  انواع مؤلفه های دمای سطحی، محصول دمای سطح زمین(MOD11) نیز در مقیاس روزانه در محیط سامانه گوگل ارث انجین تهیه شد. در مرحله آخر برای آشکارسازی تأثیر پوشش های زمین، بر مؤلفه های دمای سطحی از ابزار تحلیل خود همبستگی موران جهانی، شاخص انسلین موران محلی، همچنین ضریب همبستگی پیرسون ، رابطه رگرسیونی و مقدار معناداری بین متغیرها در محیط برنامه نویسی R  اقدام شد. بر اساس نقشه های پوشش سطح زمین، پوشش بوته زارها، علفزارها، زمین های زراعی، پوشش گیاهان پراکنده و مناطق سکونتگاهی، پوشش های غالب منطقه را تشکیل می دهند. در طی 19 سال افزایش وسعت طبقه پوشش گیاهی پراکنده و بوته زارهای بی ثمر نشان‌دهنده تغییرات منفی در اکوسیستم منطقه است. به‌گونه‌ای که از مساحت طبقات دیگر همچون زمین های زراعی، و علف زارها  کاسته و بر وسعت این طبقات  افزوده ‌شده است. دمای سطح زمین این منطقه، دارای ساختار فضایی بوده و به شکل خوشه‌ای در 3 خوشه توزیع ‌شده است. خوشه های داغ، مناطق کم ارتفاع، خوشه های سرد، مناطق پر ارتفاع و ناخوشه ها کوهپایه ها را دربر گرفتند. در بررسی اثرات پوشش های سطح زمین بر دمای رویه سطحی زمین، در طی 19 سال، دمای شبانه روزی لایه سکونتگاه ها حدود1.12 درجه و لایه زمین های زراعی0.41 درجه سانتی گراد افزایش یافته است. در مقیاس دمای روزانه، لایه سکونتگاه ها ازافزایش دمای حدود 1 درجه برخوردار است. در مقیاس دمای سطحی شبانه، پوشش های زمین های زراعی، پوشش های گیاهی پراکنده و لایه سکونتگاه ها به ترتیب 6.2، 0.8 و 0.6 درجه سانتی گراد، افزایش دما را بخود ثبت کردند.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Investigation of the effect of land cover changes on the surface temperature of the earth using MODIS satellite images - Case study: Northeast of Iran

نویسندگان [English]

  • Shahriar Khaledi 1
  • Ghasem Keikhosravi 2
  • Farzaneh Ahmadibarati 3

1 Professor of Climatology, ShahidBeheshti University, Tehran, Iran

2 Assistant Professor Climatology, ShahidBeheshti University, Tehran, Iran

3 M.A Climatology, Beheshti University, Tehran, Iran

چکیده [English]

Extended Abstract
Introduction
Among the climatic elements, the effect of temperature in an area and its changes is the perception of land reclamation and can be maintained and land use of a place. Mean while, surface temperature is an important factor in global warming studies and as a representative for climate change and radiation balance estimation in energy balance studies. Due to the special heat that each cover has on the ground. Vegetation land uses, barren lands, water resources, residential areas, absorb some of the sun's radiant energy and increase the temperature of the earth's surface. Finally, this heat is emitted from the surface of various coatings to the environment in the form of long wavelength radiation. If the surface temperature is calculated in different periods, the process of increasing or decreasing the surface temperature of different types of surface coverings can be modeled.
 
Methodology
In this study, to study the changes in land cover, MODIS images related to land cover from 2001 to 2019 were received. Surface cover product (MCD12Q1) Surface temperature product (MOD11) was prepared on a daily scale for both Terra and Aqua satellites to provide a variety of surface temperature indicators in the Google Earth engine system. In environmental studies, we often deal with observations that are not independent of each other and their interdependence with each other is due to the location and location of the observations in the study space. For this purpose, to reveal the effect of land cover on surface temperature components, global Moran correlation analysis tool was used and to analyze clusters and non-clusters, local Moran insulin index was used. In the last step, to evaluate the relationship between circadian surface temperature, daily temperature and night temperature After converting NDVI and LST raster maps to vector maps, Pearson correlation coefficient, regression relationship and significant value between variables in R programming environment were calculated.
Discussion
Based on the land cover product of Modis 5 sensor, the predominant cover including shrubs, grasslands, agricultural lands, scattered vegetation and residential areas were identified between 2001 and 2019. The largest area of the region is scattered vegetation (50%) and secondarily grasslands (20%). During these 19 years, the cover of shrublands and the cover layer of scattered plants has an increasing trend and the cover of grasslands and arable lands has a decreasing trend. The surface temperature of this region has a spatial structure and is distributed in the form of clusters, so it has a spatial relationship with the natural features of the region. Spatial patterns of spatial data on surface temperature are divided into three categories: hot spots, cold spots, and clusters. Low-lying areas of the south and part of the east and west of the area, hot spots, high-altitude areas that include parts of the central areas in the south and north of the area, cold spots and cold spots margin, clusters (foothills) they give. On the 24-hour surface temperature scale, the land use layer of settlements and agricultural lands shows the most significant relationship between the types of land surface cover. In the daily temperature scale, the land use layers, grasslands and scattered vegetation have a decreasing trend and the use layer of shrubs and settlements has an increasing temperature. At night surface temperature scale, the trend of significant surface coatings in relation to the microclimatic element of surface temperature intensifies so that field cover, scattered vegetation and habitat layer have the highest correlation with increasing night surface temperature Show them selves. Therefore, in the study of spatial pattern of surface temperature, latitude and altitude are the most influential factors and in the study of the effects of land cover, the layer of settlements in three surface temperature parameters (minimum, maximum, average) of the highest temperature increase compared to others. Uses have been enjoyed.
 
Conclusion
Land use type and land use changes and vegetation have a significant effect on land surface temperature changes. In the northeastern region of the country, shrub cover, grasslands, arable lands, scattered vegetation cover and residential areas are the dominant cover of the region. During 19 years, the increase in the area of scattered vegetation and barren shrubs indicates negative changes in the ecosystem of the region. In such a way that the area of other classes such as arable lands and grasslands has been reduced and the area of these classes has been increased. The surface temperature of this region has a spatial structure and is distributed in the form of clusters in 3 clusters. Hot clusters, low-lying areas, cold clusters, high-altitude areas and inconveniences covered the foothills. Elevation factor, latitude are influential in the distribution of clusters. In studying the effects of land cover on the surface temperature of the land, during 19 years, the circadian temperature of the settlement layer has increased by about 1.12 degrees and the arable land layer by 0.41 degrees Celsius. On the daily temperature scale, the settlement layer has a temperature increase of about 1 degree. At night surface temperature scale, arable land cover, scattered vegetation cover and habitat layer recorded 6.2, 0.8 and 0.6 ° C temperature increase, respectively.
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Earth surface cover
  • Earth surface temperature
  • Modis
  • Moran index
  • Clusters
1- اصغری سراسکانرود، امامی؛ صیاد، هادی، 1398، پایش دمای سطح زمین و بررسی رابطه کاربری اراضی با دمای سطح با استفاده از تصاویر سنجنده OLI و +ETM مطالعه موردی: (شهرستان اردبیل)، نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 53، 215-195.
2- تیموری، بذرافشان، رفیعی ساردویی، فاطمه، ام‌البنین، الهام، 1398، ارزیابی اثر تغییر اقلیم بر فرسایش خاک (مطالعه موردی: حوضه آبخیز کندران )، اکوهیدرولوژی، SID، 2، 368 -353.
3- جهانی شکیب، ملک محمدی، یاوری، شریفی، عادلی؛ فاطمه، بهرام، احمدرضا،  یونس، فاطمه، 1393، ارزیابی روند تغییرات کاربری زمین و تغییر اقلیم در سیمای سرزمین تالاب چغاخور با تأکید بر آثار محیط زیستی، محیط‌شناسی، 3 ، 643-631.
4- حسینی، غفار زاده، عابدی، شیری؛ سیده شعله، حمیدرضا، زهرا، نیما، 1393، بررسی پدیده تغییر اقلیم و تأثیرات آن بر کاربری اراضی طبیعی حوضه آبریز گرگان رود، محیط زیست طبیعی، منابع طبیعی ایران، 1، 39-25.
5- خسروی، حیدری، توکلی، زمانی؛ یونس، محمدعلی، آزاده، عباسعلی، 1396، تحلیل رابطه تغییرات زمانی دمای سطح زمین و الگوی فضایی تغییرات کاربری اراضی(مطالعه موردی شهر زنجان)، برنامه‌ریزی و آمایش فضا ، 3، 144-119.
6- رمضانی، دخت محمد؛ بهمن، سیده مریم، 1389، شناخت محدوده مکانی تشکیل جزیره گرمایی در شهر رشت، مجله پژوهش و برنامه‌ریزی شهری، مجله پژوهش و برنامه ریزی شهری، 1، 64-49.
7- شاه حسینی، سلیمانی؛ سجاد، کریم، 1395، آشکارسازی تغییرات کاربری اراضی فسا با استفاده از تکنیک های سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، موسسه آموزش عالی آبان هراز، دانشکده علوم محیطی.
8- عیسوی، رضایی چیانه؛ وحید، اسماعیل، 1393، تحلیل اثر خشک‌سالی و تغییرات کاربری و پوشش اراضی بر تالاب‌های منطقه سولدز،  اکو بیولوژی تالاب ، 101- 91.
9- صفوی گردینی، بزرگی، غفاری مهر، شیبانیان؛ مریم، امیرعلی، اعظم، عباس، 1394، بررسی تأثیر تغییرات اقلیمی بر پوشش گیاهی مراتع شهرستان فسا، دومین کنفرانس بین‌المللی محیط زیست و منابع طبیعی، شیراز، موسسه عالی علوم و فناوری خوارزمی.
10- کیخسروی، محمدی؛ قاسم، زینب، 1397، آشکارسازی تغییرات پوشش سطح زمین ناحیه شمال غرب ایران به‌عنوان نماینده‌ای از بیابان‌زایی، فصل‌نامه جغرافیای طبیعی، 43، 140-123.
11- Bokaie, M, Kheirkhah, Z, Daneshkar, A, Hosseini, M, & Peyman, A. (2016). Assessment of Urban Heat Island based on the relationship betweenland surface temperature and Land Use/ Land Cover in Tehran. Sustainable Cities and Society, 23, 94–104.
12- Ding, H, & Shi, W. (2013). Land-use/land-cover change and its influence on surface temperature: a case study in Beijing City. International Journal of Remote Sensing, 34, 15, 5503–5517.
13- Guha, S, Govil, G, Dey, H, & Neetu, A. (2020). Analytical study on the relationship between land surface temperature and land use/land cover indices. Annals of GIS, 26:2,201-216.
14-Hathout, S. (2002). The use of GIS for monitoring and predicting urban growth in East and West St Paul. Winnipeg, Manitoba, Canada, Environmental Management.
15- Kean Hua, A, & Owi Wei, P. (2018). The influence of land-use/land-cover changes on land surface temperature: a case study of Kuala Lumpur metropolitan city. European Journal of Remote Sensing, 51:1. 1049-1069.
16-Keikhosravi, Q. (2019)The effect of heat waves on the intensification of the heat island of Iran's metropolises (Tehran, Mashhad, Tabriz, Ahvaz). Urban Climate 28, 100453.https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100453
17- Mohan, M, & Kandya, A. (2015). Impact of urbanization and land-use/land-cover change on diurnal temperature range: A case study of tropical urban airshed of India using remote sensing data. Science of the Total Environment, journal homepage: www.elsevier.com/locate/scitotenv
18 - Nayak, S, & Mandal, M. (2019). Impact of land use and land cover changes on temperature trends over India. Land Use Policy, 89, 104238.
19- Nega, W, Hailu, F, & Tesfaw Hailu, A. (2019). An assessment of the vegetation cover change impact on rainfall and land surface temperature using remote sensing in a subtropical climate, Ethiopia. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 16, 100266, 1-11.
20-OS, B, & Akinsanola, AA. (2016). Change Detection in Land Surface Temperature and Land Use Land Cover over Lagos Metropolis, Nigeria. Journal of Remote Sensing & GIS, 5:3, 1-7.
21- Rose.A. L, & Devadas, M. (2009). Analysis of land surface temperature and land use / land cover types using remote, sensing imagery - A case in Chennai City, India. The seventh International Conference on Urban Climate, Yokohama, Japan, 1-4.
22- Saha, P, Bandopadhyay, K, Mitra, S, & Chandan, C. (2019). Multi approach synergic investigation between land surface temperature and land-use land-cover, J. Earth Syst. 129 74, 1-21.
23- Setturu, B, & Rajan, KS. (2013). Land Surface Temperature Responses to Land Use Land Cover Dynamics. Geoinfor Geostat: An Overview, 1, 4, 1-10.
24- Shafrina Wn, Mohd, J, & et al. (2020). The Influence of Deforestation on Land Surface Temperature-A Case Study of Perak and Kedah, Malaysia. Forests, 11, 670.
25- Taesse, B, & Venkata suryabhagavan, K. (2019). Systematic modeling of impacts of land-use and land-cove surface temperature in AdamaZuria District, Ethiopia.