نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی(GIS) گرایش مطالعات آب و خاک، دانشکده علوم انسانی، گروه جغرافیا، دانشگاه هرمزگان

2 استادیار گروه سنجش از دور و GIS، واحد شیراز، دانشگاه آزاد اسلامی، شیراز، ایران

چکیده

لاب هورالعظیم اکوسیستم آبی مهمی در استان خوزستان است که از بین رفتن آن، منجر به تغییر وضعیت اقلیمی و اقتصادی-اجتماعی منطقه خواهد شد. این پژوهش به بررسی سری زمانی بدنههای آبی، پوشش گیاهی، دمای سطح زمین، بارش، تبخیر‌‌ و تعرق و سطح آب زیرزمینی تالاب هورالعظیم در دوره سالهای 2000 تا 2022 میپردازد. پژوهش حاضر، بهمنظور ارزیابی روند تغییرات پارامترهای مختلف، از آزمون من-کندال و همبستگی اسپیرمن بهره گرفته است. پردازش سری زمانی در سامانهی متنباز گوگل ارث انجین انجام شد. در سری زمانی تراز آب زیرزمینی و پوشش گیاهی، روند معنیداری مشاهده نشد اما باتوجه به مقدار منفی آماره من-کندال تراز آب زیرزمینی و مقدار مثبت پوشش گیاهی، یکی از علل روند کاهشی غیر‌‌ معنیدار سطح آب زیرزمینی میتواند افزایش اراضی کشاورزی و بهرهگیری از آبهای زیرزمینی باشد. نتایج آزمون من-کندال برای پارامتر تبخیر و تعرق، دمای سطح زمین و بارش در تالاب هورالعظیم نیز روند معنیداری را نشان نداد. نتایج این پژوهش حاکی از آن بود که بدنههای آبی علیرغم فرضیهی پژوهش، از روند افزایشی برخوردارند. به نظر میرسد این موضوع نتیجهی سیلهای چند سال اخیر و دخالتهای انسانی باشد. بهمنظور بررسی این واقعیت که تغییرات بدنهها چقدر متأثر از تغییر اقلیم مثل سیلاب و سدسازی بوده است از دادههای کاوشگر جهانی آبهای سطحی(GSWE) بهره گرفته شد. نتایج بررسی این مجموعه داده نشان داد که وجود آب از نظر مکانی- زمانی، کاهشی و بهشدت بحرانی است. همچنین افزایش آب فصلی بر اثر شدت بارندگی و رخداد سیل و عوامل دخالت انسانی مانند سد کرخه در بالادست تالاب هورالعظیم تأیید شد. نتایج آزمون همبستگی اسپیرمن نیز نشان داد که تغییرات اقلیمی مانند تغییر الگوی بارش و فعالیتهای انسانی میتوانند به عواملی تبدیل شوند که بر سطح بدنه آبی تالاب هورالعظیم تأثیرگذار باشند. نتایج این پژوهش میتواند در مدیریت تالاب هورالعظیم و تالابهای با شرایط مشابه مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Using Google Earth Engine and satellite data in monitoring the sub-basin changes of the Hor al-Azim wetland

نویسندگان [English]

  • Heshmat Karami 1
  • Hadi Abdolazimi 2

1 Senior expert in remote sensing and geographic information system (GIS), Water and soil studies, Faculty of human sciences, Department of geography, Hormozgan University.

2 Assistant professor of remote sensing and GIS Department, Shiraz Branch, Islamic Azad University, Shiraz

چکیده [English]

Extended Abstract
Introduction
Wetlands are considered valuable resources of the environment. Despite the importance of wetlands, they are currently threatened by intensive water harvesting for irrigation, industrial development, deforestation, construction of dam reservoirs, and changing rainfall patterns. Monitoring can determine the changes in the location, extent, and quality of the wetland and therefore plays an important role in the maintenance and protection of the wetland. Ecosystem monitoring with remote sensing methods offers the advantage of difference, frequent and uniform coverage of large areas. The study of effective parameters or up-to-date maps that show spatial and temporal changes in the sub-basin of Horul Azim Wetland is not available. Therefore, considering that currently, this wetland is struggling with various problems to continue its survival, the purpose of this research is to use Google Earth Engine and satellite data to study the process of wetland changes.
Materials & Methods
This study was done on the platform of Google Earth Engine open source system. In this study, the data of water area, vegetation cover, precipitation, evaporation, and surface temperature were coded in the Google Earth Engine system in a standard way and their time series was obtained. Also, the NASA GRACE data analysis tool (DAT) was used for time series of groundwater levels. In this research, the Mann-Kendall test and Spearman's correlation were used in order to evaluate the changes in different parameters. In this research, the period from 2000 to 2022 was considered to investigate the trend of the data according to the available time range of the data. Finally, to check the fact that the changes in the zones were affected by floods, the data of the Global Surface Water of Water Occurrence (GSWE) probe was used.
Results, discussion, and conclusion
 The results of the analysis graph of the water area data trend showed that from 2007 to 2019 the water area trend is increasing, with 2007 being the minimum year and 2019 being the maximum year, and the reason for this was the 90% water withdrawal of the Hor al-Azim wetland in the Iranian part. Also, the reason for the increase in the water area in 2017 is heavy rains that lead to floods and overflowing of the Karkheh dam in the sub-basin of the Hor al-Azim wetland. In 2017 and 2020, 2021, the water area shows a significant increase, which is due to the change in climatic behavior and the occurrence of floods in these years. Finally, the trend of the blue zone will be downward until July 2022. The results of a careful analysis of the data trend by the Mann-Kendall test showed that the trend of the available time period was observed. Kendall's tau value also confirms the increasing trend. It seems that the increasing trend of the water area in the years 2019 to 2021 in this study using the Google Earth Engine system is the result of the floods of the last few years, that Considering only this parameter and these data leads to errors in the study and investigation of the condition of Hor-al Azim wetland. No significant trend was observed in the time series of vegetation cover, but according to the positive Mann-Kendall vegetation cover statistic, one of the causes of the non-significant decrease in the groundwater level could be the increase of pastures and agricultural lands. Kendall's tau value for the surface temperature also showed a negative value (-0.24). According to this result and the sensitivity of the evaporation parameter to temperature, we can point to the role of this parameter in reducing evaporation in the sub-basin of the Hor al-Azim wetland. The northwest and southeast regions have the highest temperature up to a part of the central region of the sub-basin. The western part, which includes the border of the Hor al-Azim wetland, has the lowest temperature, and most of the central part has the lowest temperature, one of the causes of which can be the presence of vegetation and the development of agricultural lands. The time series graph of precipitation showed that the parameter of precipitation in the years 2017 to 2020 had an upward trend, which led to recent floods in the studied area. The results of the Mann-Kendall test for the general trend of evaporation and transpiration parameters, ground surface temperature, and precipitation in the sub-basin of the Hor al-Azim wetland did not show a significant trend. Using the Global Surface Water Explorer (GSWE) data, the occurrence of water, the intensity of water changes, and the seasonal change of water on the wetland were studied for the period of 1984-2021. The study of this dataset confirmed the human interference (creating the Karkheh Dam and draining its lake) and the occurrence and effects of the flood on the sub-basin of the Hor-al Azim wetland. The results of Spearman's correlation test also showed that climate changes such as changes in precipitation patterns and human activities can become factors that affect the surface of the water body of Hor al-Azim Wetland. The results of this research can be used in the management of Hor al-Azim wetland and wetlands with similar conditions.

کلیدواژه‌ها [English]

  • GRACE
  • Water index
  • trend analysis
  • Mann-Kendall test
  • Flood
1- افراخته نژاد، مرضیه، 1395، بررسی دینامیک پوشش گیاهی در تالاب هورالعظیم با استفاده از سنجش‌ازدور، پایان‌نامه کارشناسی ارشد رشته محیط‌زیست دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، دانشکده منابع طبیعی دریا، گروه محیط‌زیست.
2- امیری، سید کابلی، محمودی کهن. (2020). مطالعه و پایش تغییرات سطح آب و تأثیر آن بر دمای سطح تالاب با استفاده از شاخص‌های NDWI، MNDWI و AWEI (مطالعه موردی: تالاب‌های شادگان و هورالعظیم). علوم و مهندسی آبیاری.‎
3- امینی پارسا، عزیزی، ملک محمدی،  خیاط رستمی. (1399). بررسی همبستگی فضایی-زمانی میان روند تغییرات کاربری زمین و نوسانات کمی آب زیرزمینی در دشت اردبیل. فصلنامه علوم و تکنولوژی محیط زیست، 22(7)، 301-317.‎
4- امینی‌نسب، آنوش سادات، دوامی، عرفانی؛ 1391، بررسی عوامل تهدید تالاب هورالعظیم و ارائه راهکارهای مدیریتی آن، همایش بین‌المللی بحران‌های زیست‌محیطی ایران و راهکارهای بهبود آن، جزیره کیش،https://civilica.com/doc/201430
5- جعفری، حمزه، عبدالعظیمی، عطارچی. (2021). دو دهه پایش تالاب مهارلو با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای در گوگل ارث انجین. فصلنامه علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر», 30(118), 153-168.‎
6- خزاعی، براتی، قندهاری، صادقی‌فرد. (2019). تحلیل روند بارش با استفاده از روش نوین Sen و مقایسه نتایج روش‌های متداول (مطالعه موردی: استان خراسان رضوی). آب و توسعه پایدار، 6(1)، 41-50.‎
7- خسروی، حسن‌زاده، حسینجانی‌زاده، محمدی. (1399). بررسی تغییرات پهنه‌های آبی با استفاده از شاخص‌های آبی و گوگل ارث انجین (مطالعة موردی: تالاب‌های شهرستان پلدختر، اﺳﺘﺎن لرستان). اکو هیدرولوژی, 7(1), 131-146.
8- سازمان حفاظت محیط‌زیست ایران، ژئوپورتال ملی تالاب‌های ایران، https://wetlands.doe.ir/wetland/54/info (دسترسی در 2 آبان 1400).
9-  سازمان فضایی ایران، 1395. سنجش‌ازدور، پایش ماهواره‌ای زمین، سیل، استان خوزستان. https://rs.isa.ir//index.php?module=cdk&func=loadmodule&system=cdk&sismodule=user/content_view.php&sisOp=view&ctp_id=602&cnt_id=48897&id=1788.
10- سازمان فضایی ایران، 1399. سنجش‌ازدور، اخبار، سیستم‌های RS، تغییر رفتار اقلیمی، علت اصلی رخداد سیلاب‌های اخیر در بسیاری از استان‌های ایران به‌ویژه در مناطق جنوب و جنوب شرق کشور. https://rs.isa.ir//index.php?module=cdk&func=loadmodule&system=cdk&sismodule=user/content_view.php&sisOp=view&ctp_id=585&cnt_id=52277&id=2296.
11- سید عادل، مولا.(1397). معاون محیط طبیعی. سازمان حفاظت محیط‌زیست استان خوزستان. سازمان فضایی ایران، 1399. سنجش‌ازدور، اخبار، سیستم‌های، پایش ماهواره‌ای تغییرات سطح آب تالاب هویزه (هورالعظیم) از سال 1379 تا 1399. https://rs.isa.ir//index.php?module=cdk&func=loadmodule&system=cdk&sismodule=user/content_view.php&sisOp=view&ctp_id=585&cnt_id=59446&id=3802.
12- زین‌الدینی، نیکنام، حسینی؛ حمیدرضا، حسینعلی، غلامعلی. (1397). بررسی تغییرات زمانی و مکانی بارش، دما و تبخیر- تعرق در حوضه آبریز تالاب هورالعظیم با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای. فضای جغرافیایی، 22، 199-218.
13- عبیات، لندی، عامری‌خواه؛ کوثر، احمد، هادی. (1400). بررسی میزان تغییرات سبخاهای ناشی از تالاب هورالعظیم در دوره بیست‌ساله با استفاده از تصاویر لندست. مجله پژوهش‌های حفاظت آب و خاک، 28(1), 165-181.‎
14- علوی‌نیا، زارعی. (1400). آنالیز روند تغییر اقلیم با استفاده از شاخص‌های حدی داده‌های بلندمدت بارش و دما در جنوب شرق ایران‎. فصلنامه علمی-پژوهشی برنامه‌ریزی منطقه‌ای, 11(44), 119-134.‎
15- قصاب فیض، اسلامی. (2017). ارزیابی روند تغییرات بارندگی با روش من کندال و رگرسیون خطی در استان خوزستان. فصلنامه علمی تخصصی مهندسی آب, 5(2), 113-121.‎
16- مکرونی، سرور، سبزقبایی، یوسفی خانقاه، سلطانیان، ستار. (2016). آشکارسازی روند تغییرات کاربری اراضی تالاب هورالعظیم با استفاده از تکنیک سنجش‌ازدور و سیستم اطلاعات جغرافیایی. سنجش‌ازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی, 7(3), 89-99.‎
17- Adam, E.; Mutanga, O.; Rugege, D.; Ismail, R. Field Spectrometry of Papyrus Vegetation (Cyperus papyrus L.) in Swamp Wetlands of St Lucia, South Africa; IEEE: Piscataway, NJ, USA, 2009; Volume 4, pp. 260–263.
18- Adeli, S., Salehi, B., Mahdianpari, M., Quackenbush, L. J., Brisco, B., Tamiminia, H., & Shaw, S. (2020). Wetland monitoring using SAR data: A meta-analysis and comprehensive review. RemoteSensing, 12(14),2190.
19- Akumu, C.E.; Pathirana, S.; Baban, S.; Bucher, D. Monitoring coastal wetland communities in north-eastern NSW using ASTER and Landsat satellite data. Wetl. Ecol. Manag. 2010, 18, 357–365. [CrossRef]
20- Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rome, 300(9), D05109.
21- Andrew, Steer. (2022).  Meet Earth Engine. https://earthengine.google.com/.
22- Ashok, A., Rani, H. P., & Jayakumar, K. V. (2021). Monitoring of Dynamic Wetland Changes using NDVI and NDWI based Landsat Imagery. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 100547.
23- Bhaga, T. D., Dube, T., & Shoko, C. (2020). Satellite monitoring of surface water variability in the drought prone Western Cape, South Africa. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 102914.
24- Conly, F. M., & Van der Kamp, G. (2001). Monitoring the hydrology of Canadian prairie wetlands to detect the effects of climate change and land use changes. Environmental Monitoring and Assessment, 67(1), 195-215.
25- Cowardin, L.M.; Carter, V.; Golet, F.C.; LaRoe, E.T. Classification of Wetlands and Deepwater Habitats of the United States; U.S. Department of the Interior, U.S. Fish and Wildlife Service: Hoboken, NJ, USA, 1979.
26- Dang, A. T., Kumar, L., Reid, M., & Nguyen, H. (2021). Remote Sensing Approach for Monitoring Coastal Wetland in the Mekong Delta, Vietnam: Change Trends and Their Driving Forces. Remote Sensing, 13(17), 3359.
27- Eric F. Vermote, (E. F. Vermote, J. C. Roger, and J. P. Ray) (2015). MODIS Surface Reflectance User’s Guide, Collection 6, Version 1.4. P16.
28- European Commission, Joint Research Centre., (2022). Global Surface Water Explorer dataset., Description. https://data.jrc.ec.europa.eu/dataset/jrc-gswe-global-surface-water-explorer-v1.
29- Fadel, A., Mhawej, M., Faour, G., & Slim, K. (2020). On the application of METRIC-GEE to estimate spatial and temporal evaporation rates in a mediterranean lake. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 20, 100431.
30- Garg, J. K. (2015). Wetland assessment, monitoring and management in India using geospatial techniques. Journal of environmental management, 148, 112-123.
31- Gautam, Ambika P., et al. “Land use dynamics and landscape change pattern in a mountain watershed in Nepal.” Agriculture, ecosystems & environment 99.1-3 (2003): 83-96.
32- Global Surface Water. 2020. EXPLORE. Identification. (1984-1999 to 2000-2020). https://global-surface-water.appspot.com/map.
33- Guo, M., Li, J., Sheng, C., Xu, J., & Wu, L. (2017). A review of wetland remote sensing. Sensors, 17(4), 777.
34- https://global-surface-water.appspot.com/map
35- Iran Environmental Protection Organization, National Geoportal of Iranian Wetlands, https://wetlands.doe.ir/wetland/54/info (accessed on 24 October 2021).
36- Kamel Didan, Armando Barreto Munoz, Ramon Solano, Alfredo Huete, 2015. MODIS Vegetation Index User’s Guide (MOD13 Series). Version 3.00, (Collection 6).
37- Kendall M.G. 1975. Rank Correlation Methods. Charless Griffin, London. 
38- Kirwan, M.L., Megonigal, J.P., 2013. Tidal wetland stability in the face of human impacts
and sea-level rise. Nature 504 (7478), 53–60.
39- Landerer, F. W., Flechtner, F. M., Save, H., Webb, F. H., Bandikova, T., Bertiger, W. I., ... & Yuan, D. N. (2020). Extending the global mass change data record: GRACE Follow‐On instrument and science data performance. Geophysical Research Letters, 47(12), e2020GL088306.
40- Lefebvre, G., Davranche, A., Willm, L., Campagna, J., Redmond, L., Merle, C., ... & Poulin, B. (2019). Introducing WIW for detecting the presence of water in wetlands with landsat and sentinel satellites. Remote Sensing, 11(19), 2210.
41- Lillesand, T. M., et al., Remote Sensing and Image Interpretation, fifth edition. John Wiley & Sons, Inc., New York, New York, 2004.
42- Makrouni, S., Sabzghabaei, G. R., Yousefi Khanghah, S., & Soltanian, S. (2016). Detection of land use changes in Hoor Al Azim wetland using remote sensing and geographic information system techniques. Journal of RS and GIS for Natural Resources, 7(3), 89-99.
43- Mann H.B. 1945. Nonparametric tests against trend. Econometrica, 13: 245–259.
44- Mu, S., Li, B., Yao, J., Yang, G., Wan, R., & Xu, X. (2020). Monitoring the spatio-temporal dynamics of the wetland vegetation in Poyang Lake by Landsat and MODIS observations. Science of The Total Environment, 725, 138096.
45- NASA Jet Propulsion Laboratory, 2022, GRACE-FO,  Measuring Earth’s Surface Mass and Water Changes, https://gracefo.jpl.nasa.gov/.
46- NASA Jet Propulsion Laboratory, 2022, GRACE Tellus | Gravity Recovery & Climate Experiment, GRACE(-FO) Data Analysis Tool, https://grace.jpl.nasa.gov/data/data-analysis-tool/.
47- Neupane, R. P., & Kumar, S. (2015). Estimating the effects of potential climate and land use changes on hydrologic processes of a large agriculture dominated watershed. Journal of Hydrology, 529, 418-429.
48- Peters, D. L., Niemann, K. O., & Skelly, R. (2021). Remote Sensing of Ecosystem Structure—Part 2: Initial Findings of Ecosystem Functioning through Intra-and Inter-Annual Comparisons with Earth Observation Data. Remote Sensing, 13(16), 3219.
49- Pekel, J., Cottam, A., Gorelick, N. and Belward, A., Global Surface Water - Data Access, Nature, 2016, doi:10.1038/nature20584, JRC109054.
50- Pijl, A., Brauer, C.C., Sofia, G., Teuling, A.J., Tarolli, P., 2018. Hydrologic impacts of
changing land use and climate in the Veneto lowlands of Italy. Anthropocene 22,
20–30.
51- Sacré Regis M, D., Mouhamed, L., Kouakou, K., Adeline, B., Arona, D., Houebagnon Saint. J, C., ... & Issiaka, S. (2020). Using the CHIRPS dataset to investigate historical changes in precipitation extremes in West Africa. Climate, 8(7), 84.
52- Salimi, S., Almuktar, S. A., & Scholz, M. (2021). Impact of climate change on wetland ecosystems: A critical review of experimental wetlands. Journal of Environmental Management, 286, 112160.
53- Schmitt, A.; Brisco, B. Wetland Monitoring Using the Curvelet-Based Change Detection Method on Polarimetric SAR Imagery. Water 2013, 5, 1036–1051. [CrossRef].
54- Shafiei Moghadam, H., Pourghasemi, H. R., & Zeinivand, H. (2018). Assessment of evapotranspiration and its components in a semi-arid wetland using remote sensing data: a case study of Hoor al-Azim Wetland, Iran. Environmental Earth Sciences, 77(12), 448.
 
55- Song, K., Wang, M., Du, J., Yuan, Y., Ma, J., Wang, M., & Mu, G. (2016). Spatiotemporal variations of lake surface temperature across the Tibetan Plateau using MODIS LST product. Remote Sensing, 8(10), 854.
56- Steven W. Running, Qiaozhen Mu , Maosheng Zhao , Alvaro Moreno , 2019. ser’s Guide MODIS Global Terrestrial Evapotranspiration (ET) Product (MOD16A2/A3 and Year-end Gap-filled MOD16A2GF/A3GF) NASA Earth Observing System MODIS Land Algorithm(For Collection 6).
57- University of California, Santa Barbara(2022) CHRIPS: Rainfall Estimates from Rain Gauge and Satellite Observations, http://chg.geog.ucsb.edu/data/chirps/.
58- U.S. Environmental Protection Agency (EPA). Why Are Wetlands Important? Available online: https://www.epa.gov/wetlands/why-are-wetlands-important (accessed on 29 August 2020).
59- Viero, D.P., Roder, G., Matticchio, B., Defina, A., Tarolli, P., 2019. Floods, landscape modifications and population dynamics in anthropogenic coastal lowlands: The
Polesine (northern Italy) case study. Sci. Total Environ. 651, 1435–1450.
60- Wang, J., Chen, J., Wen, Y., Fan, W., Liu, Q., & Tarolli, P. (2021). Monitoring the coastal wetlands dynamics in Northeast Italy from 1984 to 2016. Ecological Indicators, 129, 107906.
61- Zhengming Wan. 2013. Collection-6, MODIS Land Surface Temperature Products Users’ Guide. ERI, University of California, Santa Barbara.
62- Zorrilla-Miras, P., Palomo, I., Gomez-Baggethun, ´E., Martín-Lopez, ´ B., Lomas, P.L.,Montes, C., 2014. Effects of land-use change on wetland ecosystem services: a case
study in the Donana ˜ marshes (SW Spain). Landscape Urban Plann. 122, 160–174.